Python实现音乐推荐系统源码及测试数据

这是推荐系统的源码，感兴趣的可以研究一下。

电影推荐系统 这是一个基于模糊集和遗传算法的电影推荐系统

团体电影推荐系统 在这个项目中，我们为一组用户创建了一个基于矩阵分解的推荐系统。 我们首先对用户电影评级矩阵进行基于随机梯度的矩阵分解，以计算用户和电影因素。 我们生成3个不同大小的用户组。 小型（3名成员），中型（5名成员）和大型（10名成员），并使用以下方法预测小组评分。 我们尝试了3种不同的方法。 分解后：将分解后的用户因子汇总为组因子 在分解之前（BF）：我们将用户的评级汇总到虚拟用户中。 我们通过使用简单的岭回归来计算组因子。 分解前加权（WBF）：与BF相同，只是编号不同。 用户观看的电影总数被作为权重。 我们使用加权岭回归方法解决它。 最后，我们评估我们的项目（获得大约80％的精度） 纸 项目基于以下论文： 数据集 数据集： : 视频 视频： ： 执行依赖 笔记本可以直接运行。 数据集包含在github仓库中。 同样，可以通过以下方式运行python代码：

音乐推荐系统

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

高考志愿填报推荐系统 前端：TypeScript + React + Mobx + Antd + gulp后台：Spring + SpringMVC + SpringJPA + Mysql

新闻推荐 基于协同过滤算法的新闻推荐系统，项目分前先前与爬虫。 实现热点新闻推荐以及个性化新闻推荐。 喜欢的话，可以点个star奥。 项目分支 main：主分支，保存最新的可预览状态。 dev：Mac上的开发分支 dev-win：赢得上级开发分支 不同分区使用的数据库名称可能并相邻，以各个分区中的NewsRecommend.sql文件为准 数据库NewsRecommend.sql MySQL引入自动建库 爬虫蜘蛛 运行 爬虫独立运行获取数据后写入数据库，数据来源为今日头条，需要python 3环境。 在spider目录下创建properties/database.json 。 database.json模板： { " name " : " NewsRecommend " , " user " : " your name " , " pass " : " your pass

说明 本项目采用前逐步分离实现，逐步使用的是Python的Django框架，前端使用的是Vue，数据库为MySQL，禁止用做商业用户，如有需要联系我授权 实现思路 各大主题下的热度排序 每篇新闻的关键词抽取和展示 基于item的推荐 热度榜（注意覆盖度） 为你推荐（不同用户行为不同看到的为你推荐也不同，指定几个用户作为展示） 初步依赖 Python版本为3.6 Python包和对应的版本在NewsRecSys / NewsRec / z-others / files / requirement.txt文件中 安装依赖为pip install -r requirements.txt 前端说明 依赖Node.js，版本为10.13 运行说明 mysql新建newsrec数据库，将NewsRecSys / NewsRec / z-others / files / newsrec.sql文件导入

LIRD：基于深度强化学习的“明智”推荐框架 电影深度强化学习推荐系统 这篇文章的重新实现：深强化学习的名单明智的建议- 原始源代码： :