音乐推荐系统 推荐系统是为了解决信息过多问题而产生的，可大幅度提升长尾物品的用户到达率。这里的音乐推荐系统，可根据用户历史行为信息，为用户个性化推荐音乐。 基于python语言的音乐推荐系统，采用了惊奇库，深度学习，spark + mllib等推荐方法。推荐系统由离线+在线组成，这里仅展示了离线计算方法。该音乐推荐系统可实现以下推荐策略： 1）针对用户推荐 每日歌曲推荐（根据口味生成，播放和收藏越多，推荐越准） 2）针对歌单推荐 根据你喜欢的《XXX》歌单进行推荐 3）针对歌曲推荐 听某首歌时，找“相似歌曲” 该项目同时也提出了对推荐中的冷启动问题，搭配推荐问题的一些思考。 模型简介 基于surprise的用户协同过滤算法 根据歌单之间的相似度，找到某歌单最相似的前10个歌单 歌曲序列建模 然后使用word2vce进行训练，求出歌曲之间的相似度。根据相似度，推荐某首歌的相似歌曲 基于te

基于Mahout的新闻推荐系统 相关技术 推荐算法 基于用户的协同过滤 基于内容的推荐 基于景点的推荐 ：整体框架，实现了协同过滤 ，建立VSM ：分词，关键词提取 ：分词，关键词 ：提供API，ORM 关键实现 基于用户的协同过滤 直接调用Mahout相关接口即可 选择不同的用户相似度度量方法，这里选择了基于谷本系数，基于对数似然和基于曼哈顿距离 基于内容的推荐 对新闻文本进行分词 调用Deeplearning4j中内置paragraphvector的方法，通过doc2vec内置VSM 用Gensim会更方便点 基于景点的推荐 统计最高浏览量 过滤一定时间前的新闻保证景点的准确 评估指标 F1-Measure（精度+召回率） 算法 最近邻数量K 推荐数N F1-措施 UserCF--Tanimoto 20 11 0.481591183699049 UserCF--Log

概述 是一个Python的用于构建和分析处理带有明确评分数据的推荐系统。 设计是出于以下目的： 让用户完全控制自己的实验。 为此，我们特别强调，我们试图通过指出算法的每个细节来使其尽可能清晰和精确。 减轻的痛苦。 用户可以使用内置数据集（ ， ）和自己的自定义数据集。 提供各种现成的例如，，基于矩阵分解的（ ， ， ， ） 。 此外，还内置了各种（余弦，MSD，Pearson等）。 易于实现。 提供， 和算法性能的工具。 交叉验证过程可以使用强大的CV迭代器（受优秀的工具启发）非常容易地运行，并且。 名称SurPRISE （大致为：）代表简单Python推荐系统引擎。 请注意，惊喜不支持隐式评级或基于内容的信息。 入门示例 这是一个简单的示例，显示了如何（下载）数据集，将其拆分以进行5倍交叉验证，以及如何计算算法的MAE和RMSE。 from surprise

People increasingly use social networks to manage various aspects of their lives such as communication, collaboration, and information sharing. A user’s network of friends may offer a wide range of important benefits such as receiving online help and support and the ability to exploit professional opportunities. One of the most profound properties of social networks is their dynamic nature governed by people constantly joining and leaving the social networks. The circle of friends may frequently change when people establish friendship through social links or when their interest in a social relationship ends and the link is removed. This book introduces novel techniques and algorithms for social network-based recommender systems. Here, concepts such as link prediction using graph patterns, following recommendation based on user authority, strategic partner selection in collaborative systems, and network formation based on “social brokers” are presented. In this book, well-established graph models such as the notion of hubs and authorities provide the basis for authority-based recommendation and are systematically extended towards a unified Hyperlink Induced Topic Search (HITS) and personalized PageRank model. Detailed experiments using various real-world datasets and systematic evaluation of recommendation results proof the applicability of the presented concepts.

餐厅推荐系统 进行评级需要考虑多个因素：等待时间，服务，食物质量，清洁度甚至气氛-例如，一家餐馆对食物的态度可能是积极的，而对服务的态度是消极的。 为了解决这个问题，我们的目标是要包括可以在评论文本中找到的情感，并将其转化为可用于进一步改善对用户的业务建议的数据。 该存储库是一个推荐系统，主要关注通过TF-IDF（术语频率-反文档频率）进行的文本评论分析以及使用AutoPhrase进行的目标情感分析，以将情感附加到餐厅的各个方面。 在构建推荐系统时，我们了解到，评论文本与数字统计数据具有相同的重要性，因为它们包含表征他们对评论的感觉的关键短语。 最终目标是设计一个用于部署我们的推荐系统并显示其功能的网站。 请访问我们的website分支，以对预处理的拉斯维加斯/凤凰城数据集进行一些查询！ 重要的事情： 该存储库包含两个分支。 main分支包含我们方法的源代码。 website分支包含

KGCN-火炬 这是 （ ）的Pytorch实现： 推荐系统的知识图卷积网络王宏伟，赵M，谢星，李文杰，郭敏仪。 在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中 数据集 电影 电影的原始分级文件太大，无法包含在此仓库中。 首先对评级数据进行分类 $ wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip $ unzip ml-20m.zip $ mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ 音乐 没事做 其他数据集 如果要使用自己的数据集，则需要准备2个数据。 评分数据 每行应包含（user-item-rating） 在此回购中，它是pandas数据框结构。 （看看data_loader.py ） 知识图 每个三元组（头-关系尾）由知识图组成 在此仓库中，它是字典类型。 （看看data_

Recommender systems are practically a necessity for keeping a site's content current, useful, and interesting to visitors. Recommender systems are everywhere, helping you find everything from movies to jobs, restaurants to hospitals, even romance. Practical Recommender Systems goes behind the curtain to show readers how recommender systems work and, more importantly, how to create and apply them for their site. This hands-on guide covers scaling problems and other issues they may encounter as their site grows. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.

电影推荐系统 推荐系统（Java，Apache Spark） 在电影镜头1M数据集上使用Apache Spark的交替最小二乘（ALS）算法实施（来自6000名用户的4000个电影的100万评级）实现了协同过滤–模型预测的均方误差（MSE）为0.72，每个用户10条电影推荐。

人工神经网络 纸质数据和代码 这是AAAI 2019论文： 的代码。 我们已经在Tensorflow和Pytorch中实现了我们的方法。 这是我们在论文中使用的两个数据集。 下载数据集后，您可以将它们放在文件夹datasets/ ： 友情链接： ://2015.recsyschallenge.com/challenge.html DIGINETICA： ://cikm2016.cs.iupui.edu/cikm-cup或 文件夹datasets/包含一个小的数据集sample ，可用于测试代码的正确性。 我们还写了解释该论文。 用法 您需要先运行文件datasets/preprocess.py来预处理数据。 例如： cd datasets; python preprocess.py --dataset=sample cd datasets; python preproces

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