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Yelp数据集
用于基于地理位置的推荐系统数据集。 After preprocessing, the dataset contains 30,887 users, 18,995 POIs and 860,888 reviews.
2019-12-21 20:15:29
7.8MB
Yelp
数据集
推荐系统
POI
1
基于Spark的电影推荐系统
本课程论文阐述了spark和spark集成开发环境Intellij IDEA的安装与操作,也详细说明了基于Spark的电影推荐系统的开发流程。推荐引擎是最常用的机器学校应用,我们可以在各大购物网站上看到这方面的应用。基于Spark的电影推荐系统是使用Spark MLlib的ALS推荐算法,对会员电影评分数据和观看记录的数据构建协同过滤式的推荐引擎,对历史数据进行训练创建模型进行针对用户推荐电影和针对电影推荐用户的推荐功能,由此来增加会员观看电影的次数。
2019-12-21 20:13:32
2.53MB
Spark
电影推荐
1
基于协同过滤算法的电影推荐系统
本系统在Myeclipse下可以直接运行,选取了原上传代码中的一个算法进行分析运算。 上传文件中有该系统的相关说明。建议大家去Mahout官网查看详细说明。 先前上传的代码是在ANT下运行http://download.csdn.net/source/3358441 电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法(Collaborative Filtering Recommendation)。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些相似用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
2019-12-21 20:13:11
3.42MB
电影推荐
协同过滤
Myeclipse
Java
1
电影推荐系统程序,可以直接跑
电影推荐系统程序,可以直接跑
2019-12-21 20:08:02
37.88MB
推荐系统
1
基于Movielens的推荐系统—评分预测 (Python3)
压缩文件中包含一下列表: 1,movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~) 2,模拟预测评分的python代码(python3.x) 希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。
2019-12-21 20:06:25
4.53MB
code
1
基于点击流的数字或图书推荐系统
基于点击流的数字或图书推荐系统 点击流 数字 图书 推荐系统
2019-12-21 20:03:53
1.14MB
点击流
数字
图书
推荐系统
1
Web毕业设计《基于Web的图书推荐系统展示平台》
毕业设计《基于Web的图书推荐系统展示平台》
2019-12-21 20:03:46
7.42MB
图书推荐系统
Web
1
基于协同过滤算法的电子商务网站个性化推荐系统设计
是在协同过滤算法上的一个改进,从而设计出的一个个性化推荐算法
2019-12-21 20:03:30
351KB
协同过滤
1
Submodular Function Optimization.pdf
推荐系统重排之提升多样性方法——次模函数,详细讲解了次模函数原理。
2019-12-21 20:00:53
6.08MB
次模函数
多样性
推荐系统
1
python实现推荐系统
python实现推荐系统
2019-12-21 19:58:03
8KB
python
1
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