毕业设计--基于Django的歌曲推荐系统和论坛 说明 新手建议结合pycharm使用， 注册普通用户通过web界面来设置，创建创建用户通过creeatsuperuser创建。下文有详细命令 导入歌曲信息通过insert_movies_script.py来操作 (会删除已有的所有信息!) 前端展示 浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点: 最热歌曲，火爆排行...之类的。每种有10条。 我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推荐。两种推荐思路下文有介绍 系统采用的技术 前端: bootstrap3 css 框架 后端: django 2.2.1 + sqlite3数据库 (MVC框架) 数据: python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据，保存到本地csv文件中 主要功能: 录入图书信息，用户打分，歌曲标签分类，歌曲推荐，歌曲分享，歌曲收藏，后台管理系统

毕业设计--基于Django的电影推荐系统和论坛 说明 新手建议结合pycharm使用， 注册普通用户通过web界面来设置，创建创建用户通过creeatsuperuser创建。下文有详细命令 导入电影信息通过insert_movies_script.py来操作 (会删除已有的所有信息!) 前端展示 浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点: 最热电影，火爆排行...之类的。每种有10条。 我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推荐。两种推荐思路下文有介绍 系统采用的技术 前端: bootstrap3 css 框架 后端: django 2.2.1 + sqlite3数据库 (MVC框架) 数据: python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据，保存到本地csv文件中 主要功能: 录入图书信息，用户打分，电影标签分类，电影推荐，电影分享，电影收藏，后台管理系统

ali_mobile_recommend 竞赛题目 在真实的业务场景下，我们往往需要对所有商品的一个子集构建个性化推荐模型。在完成这件任务的过程中，我们不仅需要利用用户在这个商品子集上的行为数据，往往还需要利用更丰富的用户行为数据。 定义如下的符号： U——用户集合 I——商品全集 P——商品子集， P ⊆ I D——用户对商品全集的行为数据集合 那么我们的目标是利用D来构造U中用户对P中商品的推荐模型。

News_recommend 本次项目是基于大数据计算引擎的新闻推荐系统--"今日小站"，包含了爬虫，新闻网站（前端和后端），推荐系统（Spark）。 前端效果： 一.爬虫 开发环境： pycharm+python3 软件架构： mysql+scrapy+splash 项目描述： 爬虫项目负责重复爬取今日头条首页新闻，去除重复新闻，存入mysql。 二.新闻网站： 开发环境： IntelliJ IDEA + maven + git + linux 软件架构： mysql + springboot 项目描述： 今日小站是基于springboot框架搭建的web项目，用户在网站完成注册登录后，网站会记录用户的浏览行为。同时网站也会把推荐结果呈现给用户。 三.推荐系统： 开发环境： IntelliJ IDEA + maven + git + linux 软件架构： zookeeper + flu

毕业设计-基于Django的电影推荐系统和论坛 说明 新手建议结合pycharm使用， //www.jetbrains.com/pycharm/ 注册普通用户通过web界面来设置，创建用户通过creeatsuperuser创建。 导入电影信息通过insert_movies_script.py来操作（会删除现有的所有信息！） 前端展示浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点：最热电影，火爆排行...之类的。至少有10条。 我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推荐。 系统采用的技术 前端：bootstrap3 css框架前端：django 2.2.1 + sqlite3数据库（MVC框架）数据：python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据，保存到本地csv文件中的主要功能：录入图书信息，用户打分，电影标签分类，采用电影模板，前端页面通过django模板模板

Recommendation for Key Management: Part 1 – General 原版PDF，文档可复制

更新日志 2018-6-17更新推荐方法接口 一个简单的电影推荐系统。 目录 ：模型一瞥 ：模型结构 ：整体文件结构 ：模型实现细节 ：简单使用教程 1.一瞥 模型移植至仓库 ，原作者使用的是TensorFlow-1.0，本仓库得到作者允许后，使用PyTorch-0.4.0的移植版本。的详细实现说明，造成我在复现过程中省去了很多麻烦。 模型使用了movieLens-1m的数据集进行训练，建模用户-电影-评分数据，要实现给定用户和电影ID，预测用户对于电影的评分。在推荐系统领域，就是一个评分的任务。 2.模型概述 注：图片来源原作者仓库 模型基本就是使用双通道网络来实现推荐系统领域比较有效的基于评分的SVD ++模型。这里简单讲下什么是SVD ++ SVD ++ ： 简单来说，SVD就是使用奇异值矩阵分解的方法，将推荐系统中的两个输入：用户矩阵和物品矩阵映射到隐藏空间，得到两个致密的隐藏矢

协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。

项亮博士毕业论文 关于推荐系统的 对于学习推荐是非常有好处的 详细的介绍了各种推荐系统的算法（Top-N）

推荐系统 基于Django和协同过滤算法的电影推荐系统 实现注册，登录，搜索，打分和推荐功能。 主页搜索 注册 登录 搜索结果和打分 推荐