随着网络信息的爆炸式增长，推荐系统在缓解信息过载方面发挥了重要作用。由于推荐系统具有重要的应用价值，这一领域的研究一直在不断涌现。近年来，图神经网络(GNN)技术得到了广泛的关注，它能将节点信息和拓扑结构自然地结合起来。由于GNN在图形数据学习方面的优越性能，GNN方法在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，主要的挑战是从用户/项目的交互和可用的边信息中学习有效的嵌入用户/项目。由于大多数信息本质上具有图结构，而网络神经网络在表示学习方面具有优势，因此将图神经网络应用于推荐系统的研究十分活跃。本文旨在对基于图神经网络的推荐系统的最新研究成果进行全面的综述。具体地说，我们提供了基于图神经网络的推荐模型的分类，并阐述了与该领域发展相关的新观点。

TCC 使用movielens 100k数据集的推荐系统（ ）

电影推荐系统 使用基于矩阵分解算法的协同过滤的Web用户项目电影推荐引擎，以及基于以下想法的推荐：如果两个人都喜欢普通电影，那么一个人喜欢另一个人还没有喜欢的电影看过可以推荐给他。 截屏 主页 推荐页面 评分页面 使用的技术 网络技术 HTML，Css，JavaScript，引导程序，Django Python3中的机器学习库 脾气暴躁，熊猫，Scipy 数据库 SQLite的 要求 python 3.6 pip3 virtualenv 设置运行 将zip文件解压缩到您的计算机中 打开终端/ cmd promt 转到那条路 例子 cd ~/Destop/Movie-Recommender-System 在该目录上创建一个新的虚拟环境 virtualenv . 激活您的虚拟环境 对于Linux source bin/activate 对于Windows cd Scripts then

该文章是快手公司与中科大合作产出的资源型论文，即发布了一个几乎全是观测值的稠密数据集KuaiRec，该数据集包含了1411个用户对3327个短视频的交互行为，稠密度高达99.6%（一般推荐系统公开数据集的稠密度在1%以下）。“稠密数据集”意味着用户-物品矩阵中几乎没有缺失值，即每个用户都看了每个视频且留下了反馈。

电影推荐系统 您是20世纪电影的爱好者吗？ 如果是，那么此工具适合您。 该工具将根据类型，导演，演员等推荐电影。自动编码器是此处使用的技术，它将通过重新创建每个客户的评分来学习相关性。 然后它将通过反向传播错误来改进其预测。 我已经写了使用自动编码推荐系统的文章 本文将帮助您了解自动编码器的所有概念，包括数学，网络工程等。 堆叠式自动编码器： 安装 下载代码文件 将此存储库克隆到您的计算机。 使用cd Movie-Recommender-System进入文件夹。 将数据文件从MovieLens下载到此目录中。 安装要求 在您的终端机中 pip3 install torch torchvision与pip一起安装 conda安装pytorch torchvision -c pytorch与Anaconda一起安装 用法 运行推荐System.ipynb文件中的每个单元格

推荐人 利用tensorflow实现电影推荐系统使用的数据集为MovieLens数据集

movie_recommender 使用余弦相似度的电影推荐

Resume_Recommender 基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统 简历相关的资料很多小伙伴发邮件跟我要，这里统一回复： 由于是真实数据集，涉及数据隐私，所以无法提供，非常抱歉。 技术栈前端使用echarts.js（之后有时间会考虑用vue改写一下）, 后端基于Python Django; 特征处理阶段，技能相关特征基于知识图谱处理，图谱构建使用neo4j; 系统的流程是先做二分类筛选，再给分类为正的样本进行排序； 二分类模型基于DNN，基于Keras训练, 线上分类时直接调用已经训练好保存为h5格式的model文件; 排序函数将随机森林的特征重要性作为基础排序指标; 系统演示如下： 首页 原始简历查看页面 原始简历统计分析图表展示页面 项目简介 招聘信息分析页面 简历推荐结果页面

最佳播放列表不仅仅是歌曲集 您是否曾经制作过播放列表或混音带，却无法按顺序放置歌曲？ 也许我们可以从不同的Spotify用户那里学到什么才是一个好的播放列表。 最佳播放列表的流量很好。 考虑到他们具有相同的音轨和技术才能，这就是将好的DJ与坏的DJ分开的原因。 积累和分解会带来有趣的体验，而不仅仅是挑选与上一首最相似的歌曲。 解决方案 深度顺序内容优化或“ DISCO” 使用递归神经网络订购建议。 该项目的主要重点是基于内容的算法，该算法将位于协作过滤层的顶部。 关键概念 推荐系统 序列学习 递归神经网络 计算音乐理论 科技类 Spotify API 凯拉斯 密谋 目录-重点 pipeline.ipynb-这是一种在运行中具有完整转换和预测流水线以构建播放列表的算法。 /cloud/model.ipynb-RNN在Amazon SageMaker上进行了培训 /data-wrang

使用奇异值分解（SVD）的书籍推荐 这是一个基于奇异值分解（SVD）的推荐系统。 SVD应用于评级矩阵的位置。 它将评估矩阵分解为3个不同的矩阵U，Sigma，Vt。然后按以下顺序（U） Sigma Vt提取3个矩阵的点积，以生成大小为（number_of_users x number_of_books）的用户配置文件矩阵。 用户配置文件矩阵中的一行代表用户与电影之间的相关性/喜好度得分。 项目目标 使用SVD生成用户个人资料，即AKA形状的表格（number_of_user x number_of_books） 使用用户配置文件矩阵基于合适的推荐算法提供书推荐 为用户提供与系统进行交互的合适界面，支持用户配置文件创建和/或更新和接收书本推荐 如何运行推荐的系统 IN Database.py change the following variable: - root_dir: