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

新闻推荐是个性化新闻服务的重要技术。与已被全面研究的产品和电影推荐相比，新闻推荐的研究要有限得多，这主要是由于缺乏高质量的基准数据集。 MIND Microsoft News Recommendation Dataset_datasets..txt MIND Microsoft News Recommendation Dataset_datasets..zip

#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

:grinning_face_with_smiling_eyes: [目录] 结构 代码：复现的代码 注：论文笔记 论文：论文 资源：论文截图 声明 要引用，转载，请附本仓库链接[ ] 强调 黄：需要看的点 蓝：看懂后自己提醒的需要注意的点 绿：不认识的单词在[45]之后黄色代表不认识的单词，绿色代表需要看的点 结果 ，用户名铂 新闻推荐 符号 接受推荐的用户记为$ u $，某些新闻记为$ v $ 目标 给定用户$ u $，新闻集$ \ mathcal {V} $，从$ \ mathcal {V} $中选出前$ k $个用户最有可能点击的新闻，推荐给用户 最大化点击率（CTR） 新闻推荐的特点 大规模：用户和新闻数量都很大，新闻更新快 稀疏：很多用户看很少的新闻，导致特征稀疏 动态：用户的兴趣一直发生着变化 无需查询：人们来看推荐很少会抱有特定的信息诉求，而是给我看一些有趣的东西 没有明确的反馈：难以获得用户的显示反馈，只有点击数据 没有异构的上下文

与知识图交互的学习意向以进行推荐 这是本文的PyTorch实现： 王翔，黄廷林，王定贤，袁彦成，刘振光，何湘南和蔡达生（2021年）。 与知识图交互的学习意向以进行推荐。 。 2021年4月19日至23日，在斯洛文尼亚卢布尔雅那的WWW'2021年举行。 作者：王翔博士（u.nus.edu上的xiangwang）和黄廷麟先生（zju.edu.cn上的tinglin.huang先生） 介绍 基于知识图的意图网络（KGIN）是一个推荐框架，它由三个组件组成：（1）用户意图建模，（2）关系路径感知聚合，（3）独立建模。 引文 如果您想在研究中使用我们的代码和数据集，请引用： @inproceedings{KGIN2020, author = {Xiang Wang and Tinglin Huang and Dingxia

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 (

Book_Recommendation_System

概述 是一个Python的用于构建和分析处理带有明确评分数据的推荐系统。 设计是出于以下目的： 让用户完全控制自己的实验。 为此，我们特别强调，我们试图通过指出算法的每个细节来使其尽可能清晰和精确。 减轻的痛苦。 用户可以使用内置数据集（ ， ）和自己的自定义数据集。 提供各种现成的例如，，基于矩阵分解的（ ， ， ， ） 。 此外，还内置了各种（余弦，MSD，Pearson等）。 易于实现。 提供， 和算法性能的工具。 交叉验证过程可以使用强大的CV迭代器（受优秀的工具启发）非常容易地运行，并且。 名称SurPRISE （大致为：）代表简单Python推荐系统引擎。 请注意，惊喜不支持隐式评级或基于内容的信息。 入门示例 这是一个简单的示例，显示了如何（下载）数据集，将其拆分以进行5倍交叉验证，以及如何计算算法的MAE和RMSE。 from surprise

网易音乐推荐 基于网易云音乐的推荐系统，通过爬虫程序爬取网易云音乐的歌单信息，然后将数据进行处理，获取有用的变量，最后格式化成scikit-surprise替代的形式，通过scikit-surprise打造一个推荐系统。

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