图书推荐系统 图书机器学习推荐系统

协同过滤的实现 是某些使用的一种技术。 是协作过滤的Python实现。 用法 跑： > python main.py 注意： Python版本：3.5.1 所需模块：Numpy，Pandas，Matplotlib 需要首先下载数据集并将其放在dataset/文件夹中。 或者，您可以查看 而无需下载数据集。 数据集 ，100K数据集 报告 是该报告的pdf版本。 文件树 Python files: ├── main.py # Main python file including training and testing. ├── predict.py # Predict functions. ├── utils.py # Some useful functions, including calculating. ├── var.py # Define global

电影推荐系统 数据集 用于此笔记本的数据集是MovieLens的1M额定数据集。 其中包含来自7120部电影和14025位用户的100万部电影评级。 该数据集包括： movieId 用户身份 评分 另外，电影的数据集包括电影名称和类型。 movieId 标题 体裁 数据集可以在这里找到： : 使用的方法： 非个性化推荐 这种建议很简单，但非常有用。 因为它们为用户解决了冷启动问题。 那就是在不了解用户的情况下，我们可以向用户提出一些建议。 在获得用户的评论或获得有关用户的其他信息之后，我们可以切换一些更高级的模型，如下所述。 在笔记本中， IMDB给出的公式用于根据各种流派来计算最佳电影，并且可以将这些电影推荐给任何新用户。 观看X的人最常观看的电影是 该推荐器采用的方法是查看所有观看了特定电影的用户，然后计算该组返回的最受欢迎电影的收益。 寻找类似的电影 不考虑内容（仅基于

文章推荐系统 在这个项目中，我分析了用户与IBM Watson Studio平台上的文章之间的交互，并向他们提出了我认为他们喜欢的新文章的建议。 我的项目分为以下任务 I.探索性数据分析 提供一些有关数据的描述性统计以及数据可视化的见解。 二。 基于排名的建议 提供功能以获取用户订阅数量最多的前n个文章名称和ID。 三， 基于用户-用户的协同过滤 提供功能以从与输入用户ID相似度最高的用户那里获得前n条文章订阅。 以用户为行，文章为列，重塑数据框。 每个用户只能在每行中出现一次。 每篇文章只能显示在一个栏中。 如果用户对文章进行了下标，则在用户行与文章列相交处放置1。 否则，在用户行遇到该文章列的地方放置一个0。 IV。 基于内容的协同过滤 提供获取与输入文章ID相似度最高的前n个文章名称和ID的函数。 利用NLP技术删除标点符号，停用词并标记文档正文文本。 通过Ge

毕业设计--基于Django的歌曲推荐系统和论坛 说明 新手建议结合pycharm使用， 注册普通用户通过web界面来设置，创建创建用户通过creeatsuperuser创建。下文有详细命令 导入歌曲信息通过insert_movies_script.py来操作 (会删除已有的所有信息!) 前端展示 浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点: 最热歌曲，火爆排行...之类的。每种有10条。 我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推荐。两种推荐思路下文有介绍 系统采用的技术 前端: bootstrap3 css 框架 后端: django 2.2.1 + sqlite3数据库 (MVC框架) 数据: python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据，保存到本地csv文件中 主要功能: 录入图书信息，用户打分，歌曲标签分类，歌曲推荐，歌曲分享，歌曲收藏，后台管理系统

基于word2vec商城推荐系统的设计与实现 家庭会随机出现10件商品 点击其中一件，系统就会根据点击的物品做推荐 再操作一次 首页随机商品 推荐手机壳 该推荐系统使用Word2vec来实现，word2vec常用于自然语言处理，这个系统只是为了验证人浏览商品的轨迹是有规律的，这种规律跟我们说话时的规律是一致的这种猜想而设计的 web界面使用django建造 详情可看我博客的相关文献 ayuliao.com

歌曲推荐系统 此项目中使用的歌曲数据集可从

基于内存的协作过滤 包含基于用户的CF（ ），基于项目的CF（ ）健壮的k近邻推荐系统在Python中使用MovieLens数据集 基于用户的协作过滤器 K = 25运行时间：1s RMSE：0.940611 MAE：0.884748。 基于内存的算法易于实现，并且可以产生合理的预测质量。 基于内存的CF的缺点在于，它无法适应实际情况，也无法解决众所周知的冷启动问题，即当新用户或新项目进入系统时。

推荐 Java编写的基于用户图书标签数据的简单推荐系统

蒸汽推荐