新闻推荐的MIND数据集是从Microsoft新闻网站的匿名行为日志收集的。 MIND Microsoft News Recommendation Dataset_datasets.txt

Netflix电影推荐系统 在以下链接中查看有关构建推荐系统的博客： 业务问题 Netflix致力于将人们与他们喜爱的电影联系起来。 为了帮助客户查找这些电影，他们开发了世界一流的电影推荐系统：CinematchSM。 它的工作是根据他们喜欢或不喜欢其他电影的程度来预测某人是否会喜欢该电影。 Netflix使用这些预测来根据每个客户的独特口味提出个人电影推荐。 尽管Cinematch的表现不错，但总可以做得更好。 现在，netflix尚未尝试过很多有趣的替代方法来显示Cinematch的工作方式。 有些在文献中有所描述，有些则没有。 我们很好奇，其中任何一项能否通过做出更好的预测来击败Cinematch。 坦率地说，因为如果有更好的方法，可能会对我们的客户和我们的业务产生重大影响。 积分： : 问题陈述 Netflix提供了许多匿名评级数据，并且其预测准确度要比Cinematch在

基于标签的音乐推荐系统 作者 内容 这是 COMS W4111 的项目 1 内容是： 脚本：帮助我们从 Spotify 和 Rovi 下载数据的 Python 脚本。 书面：提案、ER 地图演示和其他书面部分。 NodeApp：第 3 部分的 Web 应用程序。我们使用 Node.js 通过 Express.js 框架构建我们的应用程序。 以下是我们的 Web 应用程序的一些屏幕截图： 登录 基于标签的音乐推荐： 流行音乐推荐： 如何运行代码 在运行代码之前，你应该安装 node.js 和一些如下所列的包： "dependencies": { "ejs": "^2.3.1", "body-parser": "*", "express": "^4.12.3", "mysql": "*" } 安装后，您可以按如下方式运行 Web 应用

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推荐代码 推荐系统领域经典论文代码复现。 调频Python手动实现TensorFlow实现

音乐推荐 Yahoo音乐推荐系统基于专辑的多个用户评分，并向用户提供歌曲推荐。 数据集 数据集名称-Yahoo! 音乐曲目，专辑，艺术家和流派的音乐用户评分 链接-https: 大小-1.5 GB 数据集说明 雅虎！ 音乐提供了与音乐许多方面相关的大量信息和服务。 该数据集表示Yahoo!的快照。 音乐社区对各种音乐项目的偏好。 该数据集的一个显着特征是，用户评级被赋予四种不同类型的实体：曲目，专辑，艺术家和流派。 此外，项目在层次结构中捆绑在一起。 也就是说，对于一首曲目，我们知道其专辑，表演艺术家和相关流派的身份。 同样，我们为专辑提供了艺术家和流派注释。 数据集包含Yahoo Music真正客户在1999-2009年间提供的评分。 用户和项目（曲目，专辑，艺术家和流派）均表示为无意义的匿名数字。 项目介绍 在Yahoo Music数据集上-艺术家，专辑，歌曲，流派 轨迹1：预测用

音乐推荐系统 语言：python3.5 库：惊喜 平台：jupyter笔记本 描述：此推荐系统类似网易云音乐推荐歌单以及推荐相似歌曲。 1.数据获取 使用爬虫爬取了网易云音乐中80w首歌400w +次收藏的歌单，存储格式为json格式，数据大小为3.59G，格式说明如下： 1）每个歌单的格式 { "result": { "id": 111450065, "status": 0, "commentThreadId": "A_PL_0_111450065", "trackCount": 120, "updateTime": 1460164523907, "commentCount": 227, "ordered": true, "anonimous": fa

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