概述 数据集:Amazon商品数据集 编程环境:Python, Matlab, Markdown 1. 数据预处理 商品信息 提取数据集中的title和description信息 命令:python item_information.py [file1, ..., file3] 用户物品评分信息 提取用户-物品评分,划分train集和test集 将train集中的用户作为用户全集,以防止出现train集中有用户没有评分的情况 命令:python user_information.py [file1, ..., file7] 商品相似度生成 title: 分词 + LDA主题模型(topic number = 15) description: 分词 + LDA主题模型(topic number = 15) 未使用price(缺失值太多) 未使用category(同类商品) 命令:python item_similarity.py [topic number, file1, ..., file6] 商品description和title相似度权重生成 non linear regr
2023-04-03 19:03:52 27KB python 推荐系统 商品推荐
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新闻个性化推荐系统项目,本项目以python作为主要语言,涉及到爬虫技术、jieba分词、算法在项目里用了协同过滤和TF-IDF。 代码流程: 首先我们从main()看起。 1.首先Get_day_data.TransforData(i)函数,找到最后一次浏览的是第i天的新闻的用户行为,存放在test/train_lastday_set目录下。 2.Get_day_data.TransforDataset(i)函数,区分每一天的新闻,存放在test/train_date_set1目录下 3.Get_keywords.Get_keywords(i)函数,调用jieba库,挑出每一天最火的分层,存放在test/key_words下 4.Get_keynews.Get_keynews(i)函数,通过每一个用户最后一次浏览的新闻,
2023-02-24 00:21:03 10.32MB 计算机毕业设计 python 推荐系统
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推荐系统实例与最佳实践(Jupyter notebooks)
2022-10-06 18:45:28 521KB Python开发-机器学习
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在这篇文章中,我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。 本文使用的数据集是MovieLens数据集,该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。 Movielens还有一个网站,我们可以注册,撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。 在这篇文章中,我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前,第一件事就是导入pandas和numPy。 import pandas as pd import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings('ign
2022-05-18 02:27:33 85KB dataframe python 推荐系统
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基于用户的协同过滤算法; 计算用户之间的相似度,建立推荐系统;预测该用户对未涉及的item的评估;并使用RMSE方法,为建立的系统进行评估质量。python代码,处理非常迅速,直接可用的代码
2022-05-14 21:57:19 3KB Python 推荐系统 数据挖掘
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python推荐系统合集含10套源码(探探项目、自动车牌推荐系统、网易云音乐推荐系统、电影推荐系统、商品top50推荐系统、基于知识图谱的推荐功能系统、新闻推荐系统采集自今日头条 ).zip
2022-04-18 18:05:18 188.09MB python 知识图谱 开发语言 人工智能
包含项目完整源代码和电影数据集,代码大部分标有注释。 内附答辩PPT和项目文档以及操作说明文本。
2021-08-23 13:13:40 158.68MB python 推荐系统 大数据 软件开发
基于python实现的简单推荐系统(含完整代码).pdf
使用Python实现的基于协同过滤的推荐算法的实现过程,可以正常的运行和测试,修改一下数据就可以。
2021-06-17 15:28:05 3KB 机器学习 python 推荐系统
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