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使用机器学习和Flask的游戏推荐系统 这是我开发的一个游戏推荐系统项目，目的是将一些机器学习技术付诸实践，因此目标是使用户添加他已经玩过的游戏并将其添加到他的个人资料中，并在以后收到推荐。新游戏。 项目结构 . └── Game-Recommendation-System ├── __init__.py # setup our app ├── auth.py # the auth routes for our app ├── Games.db # our database ├── main.py # the non-auth routes for our app ├── models.py

卡莫拉 用于游戏的 Pandora/GoodReads。 目前处于规划/设计阶段。

蒸汽推荐系统 基于Steam用户库数据集中的协同过滤（皮尔逊相似系数）的推荐系统。 Pandas用于大多数数据操作，其中一些字符串函数用于非Unicode，非字母数字文本清除。 此外，Flask和JS用于前端。 数据整理 在建立此推荐系统时使用了两个数据集。 首先是来自Kaggle的。 这是为了将游戏名称标识为其应用程序ID，这是必需的，因为其他数据集（不包含应用程序ID）以用户每个游戏小时的小时数的形式包含隐式评级。 用户数据集也来自Kaggle。 隐式评级 用户数据集包含每个用户的数据 玩游戏 为了 小时。 我所做的是将隐式的评分时间转换为从1到5的显式评分。 只需将额定值线性映射到范围即可实现 在哪里 是平均游戏小时数 在整个数据集中播放。 端点数据集 此数据集是使用我们数据集中的游戏者的appid与包含游戏标头图像的媒体数据集的内部连接生成的。 该数据集用于检索浏览器中前端的媒

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协同过滤算法是推荐系统中最重要也是最常用的算法之一，本课程以项目实现为主，讲解基于商品的协同过滤算法应用，通过不断对算法进行优化，提升推荐结果的准确率与召回率。

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