电影推荐系统 在Python中使用机器学习（也包括K-Means聚类）实现

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Netflix电影推荐系统 在以下链接中查看有关构建推荐系统的博客： 业务问题 Netflix致力于将人们与他们喜爱的电影联系起来。 为了帮助客户查找这些电影，他们开发了世界一流的电影推荐系统：CinematchSM。 它的工作是根据他们喜欢或不喜欢其他电影的程度来预测某人是否会喜欢该电影。 Netflix使用这些预测来根据每个客户的独特口味提出个人电影推荐。 尽管Cinematch的表现不错，但总可以做得更好。 现在，netflix尚未尝试过很多有趣的替代方法来显示Cinematch的工作方式。 有些在文献中有所描述，有些则没有。 我们很好奇，其中任何一项能否通过做出更好的预测来击败Cinematch。 坦率地说，因为如果有更好的方法，可能会对我们的客户和我们的业务产生重大影响。 积分： : 问题陈述 Netflix提供了许多匿名评级数据，并且其预测准确度要比Cinematch在

基于标签的音乐推荐系统 作者 内容 这是 COMS W4111 的项目 1 内容是： 脚本：帮助我们从 Spotify 和 Rovi 下载数据的 Python 脚本。 书面：提案、ER 地图演示和其他书面部分。 NodeApp：第 3 部分的 Web 应用程序。我们使用 Node.js 通过 Express.js 框架构建我们的应用程序。 以下是我们的 Web 应用程序的一些屏幕截图： 登录 基于标签的音乐推荐： 流行音乐推荐： 如何运行代码 在运行代码之前，你应该安装 node.js 和一些如下所列的包： "dependencies": { "ejs": "^2.3.1", "body-parser": "*", "express": "^4.12.3", "mysql": "*" } 安装后，您可以按如下方式运行 Web 应用

音乐入耳：具有百万首歌曲数据集的推荐系统 陈晓怡，陈志然，丁开成，刘卫新，王学宁，易瑞涛 卡尼基·梅隆大学 介绍 我们提出并实现了一种机器学习管道，该管道将针对大型个性化歌曲推荐系统的基于内容的推荐方法和协作推荐方法相结合。 目标是在给定用户的收听历史和所有歌曲的完整信息（包括元数据和音频特征分析）的情况下，预测用户将收听的歌曲并向每个用户推荐10首歌曲的推荐列表。 依存关系 Python 3.6 表3.6.1 h5df 0.1.5 脾气暴躁的1.18 Scikit-学习0.23.2 熊猫0.15.2 Matplotlib 3.3.1 希伯恩0.10.1 Spark_notebook_helpers 1.0.1 档案文件 . ├── utils ├── 10605_Project_Report.pdf ├── README.md ├── collaborative_bad_

《基于认知计算的就业咨询智慧服务系统》软件使用说明书 （1），Scrapy从各大招生信息网，获取就业实习信息，并进行数据预处理；（2），存储处理后的数据至数据存储单元；（3），通过走访，问卷调查，联合社团以及高校合作的方式获取前几届毕业生简历信息（包含掌握技能，社团经历等）和就职职位信息，经过数据预先后，存入数据存储单元；（4），数据计算平台取回数据，利用认知计算的相关算法，使用就业实习职位需求信息生成“就业职位智慧分类模型”，使用简历与就职职位数据生成“就业智慧决策树模型”；（5），数据计算平台运用模型生成结果：使用“就业职位智慧分类模型”，对职位信息分类：技术类和非技术类，其中技术类别分为：开发，测试和技术支持，并通过无监督式学习发现就业方向变化趋势；使用“就业智慧方法”树模型”量化简历信息与职位信息的内部在联系，并能够通过建立信息，决定最终就职的职位。所分职位为：技术类和非技术类，

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Learning to Build User-tag Profile in Recommendation System

皮尔逊 皮尔逊相关系数计算器 安装 您可以使用 ruby​​gems 安装pearson gem： gem install pearson 如果你使用 Bundler，你可以将它包含到 Gemfile 中： gem 'pearson', '~> 1.0' 用法 scores = { 'Jack' => { 'The Godfather' => 2.5 , 'Gattaca' => 3.5 , 'Matrix' => 3.0 , 'American History X' => 3.5 , 'Back to the future' => 2.5 } , 'Lisa' => { 'The Godfather' => 1.5 , 'Gattaca' => 2.5 , 'Matrix' => 1.5 ,

电影推荐系统 ＃＃更新 最初是作为一个小型项目开始的，后来又扩展到了2018年4月提交的我在UMass的研究生毕业项目。 标题：基于帕累托优势概念的提速推荐系统 技术/工具：Python，pandas，matplotlib，numpy，Jupyter Notebook 先前的工作（首次提交）已扩展到进行研究和分析，以基于不同的指标来提取流行电影以提取主要数据对象（电影）。 摘要：每天都会成倍增加新内容，并且一次分析用户和/或项目的整个数据集以提出建议的效率不高。 需要通过处理代表大型数据集的部分数据来提高提出建议的速度。 使用帕累托原理的实现是基于这样的观察，即在任何情况下大多数结果都是由少数原因决定的，因此，我们尝试解决了分析数据以提出电影推荐的问题。 其背后的想法是，大多数用户在数据集中消耗的物品很少。 该项目的目的是找到一组非支配的项目，并基于少量数据提出建议，并将其与基于整个