建立Last.fm推荐系统 今天，我们将基于代表在上提供的Last.fm数据集构建基本的推荐系统。 该数据集来自2011年的LastFM，包含1,892位用户的17,632位艺术家的播放次数。 我们的议程如下： 通过执行初始探索性​​数据分析（EDA）来检查我们正在使用的数据 构建基本协作推荐系统的几个版本： sci-kit中的K个最近邻居学习 TuriCreate中的项目相似性推荐者 评估结果 回答有关项目的问题，包括需要改进的地方 除了此自述文件中包含有关项目的一般信息之外，我们的项目还包括以下： （01）使用scikit-learn和TuriCreate的协作过滤器（主项目提交） 基于内容的过滤器的用户/艺术家标签的初步EDA /主题建模的附录： （A01）使用scikit-learn的K均值聚类和t-SNE （A02）使用pyLDAvis的LDA 从元数据中添加基于

蒸汽镜头 SteamLens是一个基于Flask和gorse的教程Steam视频游戏推荐系统。 用法 下载源 首先，克隆存储库并进入文件夹。 # Download source git clone https://github.com/zhenghaoz/SteamLens.git # Enter source folder cd SteamLens 建立资料库 基于现有的数据集（例如构建重新生成系统是个好主意。 原始数据集非常庞大，我们对15000个用户进行了采样，可在games.csv 。 # Download data wget https://cdn.sine-x.com/bac

使用Apple Turicreate的Steam游戏推荐系统 1.引言 Steam是Valve提供的视频游戏数字发行服务。 它是按玩家群划分的视频游戏发行类型中最大的平台。[1] Steam的用户可以将游戏数字下载到他们的个人资料库中。 可以在用户之间购买和赠送游戏，并且这些游戏将一直保留到用户自己删除为止。 Kaggle完成涉及Steam用户的数据集及其库中的游戏，用于分析。 提供的更多信息是特定用户玩游戏的小时数。 分析的目的是建立一个推荐系统，该系统可以向尚未玩过的其他用户准确地推荐游戏。 2.业务问题 主要问题是-根据用户购买的游戏数量以及玩游戏所花费的时间（以小时为单位），使用推荐系统可以向不同的用户建议哪些不同的游戏？ 本报告旨在对构建推荐系统向具有相似兴趣的用户推荐游戏的分析提出建议。 3.对项目感兴趣的人-目标受众 在这种情况下，目标受众是游戏玩家，他们会根据自己的兴趣

推荐系统类 2021年，亚当·密奇凯维奇大学数学与计算机科学系 作者：PiotrZioło 准备电脑 使用Python 3.8安装 。 安装 。 安装 （社区版本）。 将此存储库分叉到您的GitHub帐户。 转到计算机上要在其中具有存储库本地副本的选定文件夹。 右键单击该文件夹，然后从上下文菜单中选择“ Git Bash Here”。 运行以下命令以将GitHub帐户上的分叉存储库克隆到本地计算机： git clone your_repository_address_which_you'll_find_in_your_github 或者，打开Git Bash（与Git一起安装），将路径更改为要在其中具有存储库本地副本的文件夹，然后执行上述命令。 在Git Bash中，打开存储库文件夹并输入： jupyter notebook Jupyter Notebook的新选项卡应在浏

带有MovieLens数据库JavaScript中的推荐系统 用NodeJ构建JavaScript推荐系统。 它使用流行的数据库，其中包含有关电影和用户等级的信息。 推荐器系统实施以下推荐策略： 梯度下降学习的线性回归 基于内容的推荐 协同过滤（CF）推荐 基于项目的CF 基于用户的CF 安装 git clone git@github.com:javascript-machine-learning/movielens-recommender-system-javascript.git cd movielens-recommender-system-javascript npm install npm start 版权2019 rwieruch 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，

亚马逊产品推荐系统 对可通过获取的Amazon Review数据集执行情绪分析 在线购物遍布整个互联网。 只需单击即可获得我们所有的需求。 最大的在线购物网站是亚马逊。 亚马逊不仅以其多样化的产品而著称，而且以其强大的推荐系统而闻名。 在我们的项目中，我们考虑了服装，鞋子，珠宝和美容产品的亚马逊评论数据集。 我们正在考虑用户对不同产品的评论和评分，以及他/她对产品使用经验的评论。 基于这些输入因素，在预测评论的有用性时进行情感分析。 此外，我们还设计了基于k最近邻的基于项目的协作过滤模型，以找到2个最相似的项目。 使用以下命令将json转换为CSV dataframe = pd.read_json('reviews.json') dataframe.to_csv('reviews.csv', sep=',', index=False) 执行的算法 情绪分析： 推荐系统： k最近邻居

Wide Deep Learning for Recommender Systems.pdf

推荐系统比较好的综述，把行业内的推荐分析了一遍，外文教材

推荐系统手册第二版，英文版，对于做推荐算法的人是本经典的书。

movie_recommender_pyspark：正在使用正在使用来自Spark的MLlib的电影镜头100k的电影重新提交系统。