recommend-project:个性化文章推荐系统

蚂蚁学习记录系统 推荐系统从入门到实战 微信公众号：Ant蚁学Python

推荐系统学习

商品实时推荐系统 1.系统架构v2.0 1.1系统架构图 1.2模块说明 a。在日志数据模块（flink-2-hbase）中，又主要分为6个Flink任务： 用户-产品浏览历史->实现基于协同过滤的推荐逻辑 通过Flink去记录用户浏览过这个类目下的某些产品，为后面的基于项目的协同过滤做准备实时的记录用户的评分到Hbase中，为后续离线处理做准备。 数据存储在Hbase的p_history表 用户-兴趣->实现基于碱性的推荐逻辑 根据用户对同一个产品的操作计算兴趣度，计算规则通过操作间隔时间（如购物-浏览实现基于标签的

电影推荐 一个电影推荐系统（本科毕业设计）-实现用户登录，评分，推荐，采用协同过滤算法。 :cherry_blossom: 作者序 我完成毕业设计的时间线可以参考README末尾的，请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入，只做为本人完成毕业设计的过程记录。本毕设2018年工作，和当前主流技术有所出入，大家可以利用深度学习算法来改进推荐结果。 下面贴出我收藏的部分资料链接，希望对大家有帮助。 系统流程 用户注册，登录系统，对看过的电影进行评分，点击提交评分按钮，再点击查看推荐按钮即可看见推荐的电影列表。 如何使用 1.首先将项目克隆到本地，用Pycharm打开movie推荐文件夹，并安装2.将用到的csv文件导入mysql数据表中，详见，配置好数据库；注意数据库相关代码（settings.py，views.py）可能要进行修改以符合实际情况；（本项目入口号为3307，用户为root，密码为admin，数据库为

news - 第一版,开发平台是idea,通过maven 进行的环境搭建，其实挺方便的； 基本的开发思路是:　mapper -> service -> controller -> jsp ; 当然，第一版是在一个project 中进行开发的，随着代码的编写，类，接口等越来越多，看起来非常不爽！就想到了Android Studio 开发的时候，可以多模块， 进行开发Android。 故，就尝试了在news上就行大改版，使用idea进行多个module（web,config,contorller,dao,model,service,common　）七个module,单独的模块 module进行如果需要其它的module，需要进行maven依赖配置。通过maven，将多个module进行配置，然后进行每个模块的单独开发！ 　　 当然由于没有经验，配置了１天多的时间，中间思考了很多，就想起来了asp.net开发的时候dll类库的时候，故就其思想，进行了依赖配置，结果成功了！

自己动手搭建电影推荐系统的可以借鉴, 高手的力作,重要的实现部分有具体代码,开发者可以借鉴

推荐系统 项目介绍 介绍推荐系统基本知识，相关算法以及实现。 目录规划 data 测试用数据集合 py3.x 相关实践的python 实现 spark 相关实践的spark 实现 manual 相关资料集合 paper阅读分享 基础知识分享 内容导航 python 实现（主要用于原理理解） ItemCF(使用sklearn 版本和 不使用sklearn版本） UserCF(使用sklearn 版本和 不使用sklearn版本） LFM Graph—Based Spark 实现 特征工程 ItemCF 计划项(恩 就是挖坑的意思) 推荐算实现 基于用户行为数据的推荐算法 关联规则 LFM Graph ALS 利用用户标签数据推荐算法 LDA TF-IDF TagCF 探索性研究（各个paper的实现） Markov Chain 社交网络 基于深度学习的推荐算法 .... 评价系统实现 推荐系统架构实现 外围架构 用户行为日志存储系统 日志系统 UI 功能模块 数据录入模块 用户特征生成模块 推荐模块 过滤模块 排名模块

个性化推荐系统中的用户建模及特征选择个性化推荐系统中的用户建模及特征选择

项目完整可用，配合压缩包内数据库可直接运行使用。 eclipse+mysql5.7+jdk1.8 功能：推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。通常情况下，推荐引擎的实现是通过将用户的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度。参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的，或是基于用户所在的社会或社团环境。 根据如何抽取参考特征，我们可以将推荐引擎分为以下四大类： • 基于内容的推荐引擎：它将计算得到并推荐给用户一些与该用户已选择过的项目相似的内容。例如，当你在网上购书时，你总是购买与历史相关的书籍，那么基于内容的推荐引擎就会给你推荐一些热门的历史方面的书籍。 • 基于协同过滤的推荐引擎：它将推荐给用户一些与该用户品味相似的其他用户喜欢的内容。例如，当你在网上买衣服时，基于协同过滤的推荐引擎会根据你的历史购买记录或是浏览记录，分析出你的穿衣品位，并找到与你品味相似的一些用户，将他们浏览和购买的衣服推荐给你。 • 基于关联规则的推荐引擎：它将推荐给用户一些采用关联规则发现算法计算出的内容。关联规则的发现算法有很多，如 Apriori、AprioriTid、DHP、FP-tree 等。 • 混合推荐引擎：结合以上各种，得到一个更加全面的推荐效果。