人工智能-推荐系统-音乐推荐-基于Surprise推荐系统库，采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐 人工智能-推荐系统-音乐推荐-基于Surprise推荐系统库，采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐

如果毕业设计做推荐系统可以参考这个资源！！！！！！！！！ 资源包括： 1、包含基于物品，基于用户的协同过滤底层算法（Python实现） 2、基于python第三库Surprise实现的推荐系统（机器学习类似原理） 3、基于电影进行推荐系统的设计 4、包含大量的数据集（电影数据集）

超好用的推荐系统库，简单易用，安装容易出bug，下载可咨询安装常见问题。

支持多种推荐算法，SVD, PMF, SVD++, NMF,neighborhood methods,baseline algorithms

kn_surprise

RecommendationSystemDemo 基于Surprise实现的具有完整功能的推荐系统服务，并利用Flask框架实现了简单的接口调用。 封装了完整的更新日志数据，训练，根据id查询推荐结果等功能。 包含了常见的SVD，FM等算法。 一，文件说明： python版本：3.6 requirements.txt在yx_recommender_system下 my_data：本地用于测试的电影数据 yx_recommender_system：封装好的推荐系统核心代码，对web服务调用者透明。 demo_server.py：网络服务端代码。 server_implement.py：推荐服务功能实现。 demo_client.py：客户端代码，因不一定用python初始化所以暂未实现。 yxdemo.py：调用推荐系统的参考demo，执行结果参考如下： 分别是推荐给用户id为

MicrosoftC++BuildTools14.0，当安装Scrapy、Surprise等其它通过pip安装的库出现报错时，安装使用。