基于内容的电影推荐系统 基于余弦相似度的基于内容的电影推荐系统 使用Jupyter Notebook的余弦相似度创建基于内容的电影推荐系统

推荐系统 推荐系统 一直想做一个推荐系统，便和朋友着手去做好，对应的文件如下： 算法 推荐系统相关的算法，数据处理。 positionData 采用scrapy爬取到的数据。 positionDetails 使用scrapy的爬虫文件，主要爬取职位详情，其中添加了反爬虫。 positionKeywords 使用scrapy爬取网站上所有的职位名称。

本文件是论文《Tag-Aware Personalized Recommendation Using a Deep-Semantic Similarity Model with Negative Sampling》的原文翻译，是我通过 Google 翻译及我自己的理解翻译而来的。在翻译的内容中有很多英文标记的地方，便于结合原文进行理解。感谢论文原作者的辛苦实践，/bq，如有侵权，请联系我删除，谢谢~/bq。 [摘要] With the rapid growth of social tagging systems, many efforts have been put on tag-aware personalized recommendation. However, due to uncontrolled vocabularies, social tags are usually redundant, sparse, and ambiguous. In this paper, we propose a deep neural network approach to solve this problem by mapping both the tag-based user and item profiles to an abstract deep feature space, where the deepsemantic similarities between users and their target items (resp., irrelevant items) are maximized (resp., minimized). Due to huge numbers of online items, the training of this model is usually computationally expensive in the real-world context. Therefore, we introduce negative sampling, which significantly increases the model’s training efficiency (109.6 times quicker) and ensures the scalability in practice. Experimental results show that our model can significantly outperform the state-of-the-art baselines in tag-aware personalized recommendation: e.g., its mean reciprocal rank is between 5.7 and 16.5 times better than the baselines.

商品推荐系统（产品推荐系统） 项目介绍 商品推荐是针对用户面对海量的商品信息而不知从何下手的一种解决方案，它可以根据用户的喜好，年龄，点击量，购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现商品的推荐并在前台页面进行展示，我将使用余弦相似度的度量方法来计算用户与用户之间的相似性，最终将相似度较高级的用户浏览的商品推荐给用户。 项目目标 商品推荐：根据不同用户之间的相似性来推荐给用户合适的商品 一级类目管理：管理一级类目的相关功能 二级类目管理：管理二级类目的相关功能 商品管理：对商品进行上架，下架，修改信息 管理员管理：管理管理员，用于商城后台的管理平台页面 商城会员管理：管理商城会员，对商城页面的会员进行管理 商城会员登录及注册：实现商城用户的登录功能以及注册功能 项目所采用的技术 开发环境 操作系统：Windows8.1 IDE：Ec

电影_推荐系统 该项目存储库基于构建电影推荐系统克隆 数据集详细信息： 提及用于构建此推荐引擎的数据集如下： 使用的数据集： MovieLens数据集 下载数据集：从以下链接下载数据集 下载Kaggle上托管的MovieLens数据集，然后使用 从其官方网站下载MovieLens数据集，然后使用 数据集文件格式： CSV文件（以逗号分隔的值）。 注意：将数据集下载并保存在input_data文件夹中 数据集类型： 完整的数据集：该数据集包含26,000,000个评分和270,000个用户将750,000个标签应用程序应用于45,000部电影。 包括在1,100个标签中具有1200万相关分数的标签基因组数据。 注意：我们将使用完整数据集为电影建立一个简单的建议。 小型数据集：该数据集包含100,000个评分和1,700个标签应用程序，这些应用程序由700位用户应用于9,000部电影。

电影推荐系统 这是基于协作过滤方法的电影推荐系统项目。

数据驱动的推荐系统在各种Web应用程序中表现出了巨大的成功，这归功于机器学习模型从大量的历史用户行为中识别模式(即相关性)的非凡能力。然而，这些模型仍然存在一些问题，如由于虚假相关性而产生的偏差和不公平。考虑数据背后的因果机制可以避免非因果关系带来的伪相关的影响。在这种情况下，采用因果推荐建模是一个令人兴奋和有前途的方向。因此，因果推荐越来越受到我们推荐界的关注。然而，由于缺乏对这一课题的系统概述，导致研究者和实践者难以理解和跟上这一方向。 在本教程中，我们将介绍因果关系的关键概念，并对因果推荐方面的现有工作进行系统回顾。我们将介绍来自两种不同因果框架的现有方法——潜在结果框架和结构性因果模型。我们将举例并讨论如何在这两个框架下利用不同的因果工具来建模和解决推荐中的问题。将对这两种工作进行比较，以便理解它们之间的区别和联系。此外，我们确定了一些开放的挑战和潜在的未来发展方向。我们希望本教程可以激发更多关于这个主题的想法，并促进因果关系感知推荐系统的发展。

会话推荐系统（人工智能NLP智能客服推荐系统）

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音乐推荐系统 一种音乐推荐系统，可根据用户的收听历史向他们推荐新的音乐艺术家。 交替最小二乘（ALS）学习算法用于底层后端实现。 该系统已针对来自音乐流开放源代码服务Audioscrobbler的数据进行了培训和测试。