合作绘画 2013 年秋季 6.005 最终项目

Recommender-System A developing recommender system, implements in tensorflow 2. Dataset: MovieLens-100k, MovieLens-1m, MovieLens-20m, lastfm, Book-Crossing, and some satori knowledge graph. Algorithm: UserCF, ItemCF, LFM, SLIM, GMF, MLP, NeuMF, FM, DeepFM, MKR, RippleNet, KGCN and so on. Evaluation: ctr's auc f1 and topk's precision recall. Requirements Python 3.8 Tensorflow 2.3.2 Run Open parent

Guibo Zhu在IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS上发布的文章，可以帮助大家计算机视觉方面研究

所有CK组件都可以在和！ 使用具有通用JSON API的集体知识工作流框架来统一AI以进行协作实验和优化 请注意，Caffe2已移至 GitHub源代码树，因此此处的某些软件包可能无法正常工作。 介绍 在将大部分的“研究”时间都花在了AI创新上之后，而不是在处理众多且不断变化的AI引擎，它们的API以及整个软件和硬件堆栈之后，我们决定采用另一种方法。 我们开始添加现有的AI框架，包括 ， ， ， ， ， CNTK和MVNC 。 非侵入式开源集体知识工作流框架（CK） 。 CK允许使用JSON API将各种版本的AI框架以及库，编译器，工具，模型和数据集作为统一的和可重用的组件插入，从而在Linux，Windows，MacOS和Android上自动化和自定义其安装（而不是使用ad- hoc脚本），并提供简单的JSON API进行常见操作（例如预测和培训）（请参阅demo ）。

使用CK JSON API统一预测分析 所有CK组件都可以在和！ 该项目由托管。 这是一个存储库，其中包含CK模块和操作，以使用我们的标准CK JSON API统一对不同预测性分析框架（scipy，R，DNN）的访问。 社区使用它来研究工作流程/管道，以实现协作，可重用和可再现的实验。 见我们最近的文章中了解更多详情： ， 。 更多信息： 作者 贡献者 查看贡献者列表 带操作的共享CK模块 建议 实验 实验原始 实验视图 图形 图点 笔记本 数学条件 数学前沿 数学变化 模型 模型图像分类 模型 模型 模型种类 模型 报告 桌子 安装 首先按照此处所述安装CK框架。 然后按如下所示安装此CK存储库： $ ck pull repo:ck-analytics $ ck list ck-analytics:module:* 依存关系 Python： matplot

本ppt是关于论文A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure，和协同过滤，自编码器的介绍。

基于用户的协同过滤推荐系统 实现一个简单的基于用户的协作过滤推荐系统，以使用给定的数据预测商品的评分。 该预测将使用k个最近邻居和Pearson相关进行。 最后，使用最近的k个邻居的相似性，预测给定用户对新商品的评分 评分文件格式 输入文件每行包含一个评分事件。 每个分级事件的形式为：user_id \ trating \ tmovie_titleuser_id是仅包含字母数字字符，连字符和空格（无制表符）的字符串。 等级是浮动值0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5、4.0、4.5和5.0之一。 movie_title是一个字符串，其中可能包含空格字符（以分隔单词）。 三个字段（user_id，评价和movie_title）由单个制表符（\ t）分隔。 输入 python Subramanya_Suhas_collabFilter.py rating-datas

基于物品的协作过滤推荐算法 Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms.pdf

Most real-world recommender services measure their performance based on the top-N results shown to the end users. Thus, advances in top-N recommendation have far-ranging consequences in practical applications. In this paper, we present a novel method, called Collaborative Denoising Auto-Encoder (CDAE), for top-N recommendation that utilizes the idea of Denoising Auto-Encoders. We demonstrate that the proposed model is a generalization of several well-known collaborative filtering models but with more flexible components.

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