基于矩阵分解的电影推荐系统 本项目实现了陈家栋老师《推荐算法理论与实践》中的基于矩阵分解的电影推荐系统 备注十分详细，适合初学者学习

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

#Network Analytics and Recommendation System for GitHub Hosted Projects and Developers 基于对 GitHub 上托管项目和 GitHub 上活跃开发者的协作网络分析的推荐系统。 项目模块 该项目有两个模块： * Recommendation Engine for Similar Projects * Recommendation Engine for Similar Developers ##推荐引擎概述 数据来自 。 然后将数据加载到 。 SQL 查询用于提取网络图数据，如节点和边。 对于项目协作网络，每个项目都是图中的一个节点，并且根据两个节点之间共同开发人员的贡献来计算任意两个节点之间的边缘及其权重。 类似地，在开发人员协作网络的情况下，节点是单独的开发人员，任何两个节点之间的边是通过考虑两个

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

2018-7-2 基于用户行为（关键词和查看过的新闻）的个性化新闻推荐系统

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:

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

Keras推荐系统的实现 该库包含Keras的修改版本（主要在layers / core.py中），用于实现各种推荐系统，包括深度结构化语义模型（DSSM），多视图DSSM（MV-DSSM），时态DSSM（TDSSM）和矩阵分解（MF）。 可以在examples /文件夹中找到示例。 联络人：杨松（Sonyisme AT google dot com） 主页： ： 例子 时态DSSM staticmodel = Sequential () staticmodel . add ( Dense ( 300 , 300 )) staticmodel . add ( Activation ( 'tanh' )) tempmodel = Sequential () tempmodel . add ( LSTM ( tempFea , 300 )) model = Sequential (

Spark推荐系统 在此项目中，目标是使用备用最小二乘（ALS）算法在Spark上构建推荐系统。 该数据集来自Kaggle竞赛，名为“ WSDM-KKBox的音乐推荐挑战赛”，其中包含用户收听歌曲的信息，播放来源等。 通过利用这些数据和适当的特征工程，可以从该数据中识别出最感兴趣的类型，艺术家和语言用户，并轻松推荐该类别中的热门歌曲。