电影推荐系统 电影推荐系统 数据集背景： 数据集下载： 数据集介绍： u.data表示100k条评分记录，每一列的数值含义是： 用户名| 商品编号| 评级| 时间戳记 u.user表示用户的信息，每一列的数值含义是： 用户名| 年龄| 性别| 职业邮政编码 u.item文件表示电影的相关信息，每一列的数值含义是： 电影ID | 电影名称| 发布日期| 视频发布日期| IMDb URL | 不明| 动作| 冒险| 动画| 儿童用品喜剧片| 犯罪| 纪录片| 戏剧| 幻想|黑色电影| 恐怖| 音乐剧| 神秘浪漫| 科幻|惊悚| 战争| 西部|

零基础入门推荐系统 - 新闻推荐 Top2 比赛地址: 解决方案 采用3种召回方式：itemcf 召回，binetwork 召回和基于 word2vec 的 i2i 召回。合并去重并删除没有召回到真实商品的用户数据后，利用特征工程+ LGB 二分类模型进行排序。 复现步骤 操作系统：ubuntu 16.04 pip install requirements.txt cd code bash test.sh

GraphAware Neo4j推荐引擎 | GraphAware Neo4j推荐引擎是一个用于在Neo4j上构建高性能复杂推荐引擎的库。 它在的许多客户中投入生产，这些客户在具有数亿个节点的图形上提供实时建议。 主要特征： 干净灵活的设计 高性能 权衡推荐质量以提高速度的能力 能够预先计算建议 内置算法和功能 衡量推荐质量的能力 能够在A / B测试环境中轻松运行 该库强加了一种特殊的推荐引擎体系结构，这是从我们在Neo4j之上构建推荐引擎的经验中得出的。 作为回报，它提供了高性能并处理了大部分管道，因此您只需编写特定于用例的推荐业务逻辑。 除了实时计算建议外，它还允许预计算建议，这些建议可能太复杂而无法实时计算。 预计算在安静的时间段内尽力而为，因此不会干扰Neo4j数据库正在执行的常规事务处理。 社区与企业 该模块的开源（GPL）版本与GraphAware Framewor

汽车电子技术ibooster硬件软件系统及项目管理 由浅入深地阐述了汽车电子系统的基本概念，产品开发的工艺和流程，产品开发过程中的分工与协作，尤其是研发团队对项目的管理和协调，以及对产品质量的控制和管理。

药物推荐 通过自然语言学习进行药物推荐聊天机器人 数据集 数据集EDA 会员

在当今的数字世界中，消费的内容种类繁多，例如书籍、视频、文章、电影等，找到自己选择的材料已成为一项万无一失的任务。 另一方面，数字内容提供商希望在最长时间内让越来越多的用户参与到他们的服务中。 推荐系统在哪里出现 内容提供商通过内容向用户提供建议 在本文中，我们提出了一个电影推荐系统。电影推荐系统的目的是为用户提供准确的电影推荐。 通常基本推荐系统做出推荐考虑以下因素之一； 用户偏好称为基于内容的过滤或类似用户的偏好称为协同过滤。 要创建稳定且准确的推荐系统，将使用基于内容的过滤。

工作推荐系统 这是职业职位推荐系统的存储库 领域 ====== id-配置文件的唯一标识符 careerjunction_za_primary_jobtitle-个人资料的最新职位 careerjunction_za_recent_jobtitles-最近一个职位之后的下一个职位（最多2个） careerjunction_za_historical_jobtitles-在最近的职位之后的所有其他职位（来自第4个职位） careerjunction_za_future_jobtitles-寻求者想要作为下一份工作的职位（野心） careerjunction_za_employer_names-所有工作的雇主 careerjunction_za_skills-所有技能 careerjunction_za_courses-教育/课程名称 我们想要的是： 对可以推断的数据的任何见解 如果

酒店推荐与预订系统

推荐系统，用于酒店搜索使用AI

简单的电影推荐系统 采用协同过滤算法生成模型，进行预测推荐 实验环境：Ubuntu 19.04 + Hadoop 2.9.0 + Spark 2.4.3 + Python 3.7.3 实验工具：Jupyter笔记本 具体内容：ml-100k.zip文件是此实验的数据集，使用其中的u.data和u.item文件。