电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售，视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤 逐项过滤 基于模型的协同过滤 单值分解（SVD） SVD ++ 混合模型 基于内容+ SVD 项目中包含的文件 movie_recommendation_system.ipynb：python笔记本代码文件 movie_recommendation_system.html：python笔记本的html版本 films.csv：MovieLens数据集中的电影数据 rating.csv：用户对MovieLens数据集中的电影给予的评分

动漫推荐系统（ARecSys） 配置并启动项目 要求： Postgres == 9.6 创建环境conda create -n ARecSys python=3.6 安装要求pip install -r requirements.txt 创建ARecSys/local_settings.py基于ARecSys/local_settings.py.sample 设置Postgres [数据库]（＃Setting-up数据库） ./manage.py makemigrations && ./manage.py migrate ./manage.py runserver 导航到http://localhost:8000 设置数据库 启动postgres sudo -su postgres 启动PSQL psql CREATE USER anime WITH PASSWORD '

酒店特征数据集2021 基于TripAdvisor的酒店推荐数据集，包含70K hotel 。 对于每家酒店，我们收集了以下功能： 酒店名称 国家 街道 地区 星级 住客评分 便利设施 房间特色 房间类型 价格 描述 您可以在上访问数据。 数据集的使用仅限于学术研究目的。 直接下载请点击 ＃样本 特征 价值 姓名 西坦布尔酒店 评论 优：55，好：0，平均：0，差：0，差：2 便利设施 免费停车，免费高速上网（WiFi），免费早餐，自行车出租，... 房间 隔音客房，空调，用餐区，客房清洁，冰箱，有线电视/卫星电视... 类型 山景，海洋景观，城市景观，新娘套房，非吸烟房，... official_description 我们的酒店位于伊斯坦布尔历史半岛的中心。 海景... 评分 5.0 街道 CayIroglu Sk。 No：26BKüçükAyasofya Mahal

TCC 使用movielens 100k数据集的推荐系统（ ）

电影推荐系统 使用基于矩阵分解算法的协同过滤的Web用户项目电影推荐引擎，以及基于以下想法的推荐：如果两个人都喜欢普通电影，那么一个人喜欢另一个人还没有喜欢的电影看过可以推荐给他。 截屏 主页 推荐页面 评分页面 使用的技术 网络技术 HTML，Css，JavaScript，引导程序，Django Python3中的机器学习库 脾气暴躁，熊猫，Scipy 数据库 SQLite的 要求 python 3.6 pip3 virtualenv 设置运行 将zip文件解压缩到您的计算机中 打开终端/ cmd promt 转到那条路 例子 cd ~/Destop/Movie-Recommender-System 在该目录上创建一个新的虚拟环境 virtualenv . 激活您的虚拟环境 对于Linux source bin/activate 对于Windows cd Scripts then

电影推荐系统 您是20世纪电影的爱好者吗？ 如果是，那么此工具适合您。 该工具将根据类型，导演，演员等推荐电影。自动编码器是此处使用的技术，它将通过重新创建每个客户的评分来学习相关性。 然后它将通过反向传播错误来改进其预测。 我已经写了使用自动编码推荐系统的文章 本文将帮助您了解自动编码器的所有概念，包括数学，网络工程等。 堆叠式自动编码器： 安装 下载代码文件 将此存储库克隆到您的计算机。 使用cd Movie-Recommender-System进入文件夹。 将数据文件从MovieLens下载到此目录中。 安装要求 在您的终端机中 pip3 install torch torchvision与pip一起安装 conda安装pytorch torchvision -c pytorch与Anaconda一起安装 用法 运行推荐System.ipynb文件中的每个单元格

使用奇异值分解（SVD）的书籍推荐 这是一个基于奇异值分解（SVD）的推荐系统。 SVD应用于评级矩阵的位置。 它将评估矩阵分解为3个不同的矩阵U，Sigma，Vt。然后按以下顺序（U） Sigma Vt提取3个矩阵的点积，以生成大小为（number_of_users x number_of_books）的用户配置文件矩阵。 用户配置文件矩阵中的一行代表用户与电影之间的相关性/喜好度得分。 项目目标 使用SVD生成用户个人资料，即AKA形状的表格（number_of_user x number_of_books） 使用用户配置文件矩阵基于合适的推荐算法提供书推荐 为用户提供与系统进行交互的合适界面，支持用户配置文件创建和/或更新和接收书本推荐 如何运行推荐的系统 IN Database.py change the following variable: - root_dir:

音乐推荐系统 推荐系统是为了解决信息过多问题而产生的，可大幅度提升长尾物品的用户到达率。这里的音乐推荐系统，可根据用户历史行为信息，为用户个性化推荐音乐。 基于python语言的音乐推荐系统，采用了惊奇库，深度学习，spark + mllib等推荐方法。推荐系统由离线+在线组成，这里仅展示了离线计算方法。该音乐推荐系统可实现以下推荐策略： 1）针对用户推荐 每日歌曲推荐（根据口味生成，播放和收藏越多，推荐越准） 2）针对歌单推荐 根据你喜欢的《XXX》歌单进行推荐 3）针对歌曲推荐 听某首歌时，找“相似歌曲” 该项目同时也提出了对推荐中的冷启动问题，搭配推荐问题的一些思考。 模型简介 基于surprise的用户协同过滤算法 根据歌单之间的相似度，找到某歌单最相似的前10个歌单 歌曲序列建模 然后使用word2vce进行训练，求出歌曲之间的相似度。根据相似度，推荐某首歌的相似歌曲 基于te

餐厅推荐系统 进行评级需要考虑多个因素：等待时间，服务，食物质量，清洁度甚至气氛-例如，一家餐馆对食物的态度可能是积极的，而对服务的态度是消极的。 为了解决这个问题，我们的目标是要包括可以在评论文本中找到的情感，并将其转化为可用于进一步改善对用户的业务建议的数据。 该存储库是一个推荐系统，主要关注通过TF-IDF（术语频率-反文档频率）进行的文本评论分析以及使用AutoPhrase进行的目标情感分析，以将情感附加到餐厅的各个方面。 在构建推荐系统时，我们了解到，评论文本与数字统计数据具有相同的重要性，因为它们包含表征他们对评论的感觉的关键短语。 最终目标是设计一个用于部署我们的推荐系统并显示其功能的网站。 请访问我们的website分支，以对预处理的拉斯维加斯/凤凰城数据集进行一些查询！ 重要的事情： 该存储库包含两个分支。 main分支包含我们方法的源代码。 website分支包含

KGCN-火炬 这是 （ ）的Pytorch实现： 推荐系统的知识图卷积网络王宏伟，赵M，谢星，李文杰，郭敏仪。 在2019年网络会议论文集（WWW 2019）中 数据集 电影 电影的原始分级文件太大，无法包含在此仓库中。 首先对评级数据进行分类 $ wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip $ unzip ml-20m.zip $ mv ml-20m/ratings.csv data/movie/ 音乐 没事做 其他数据集 如果要使用自己的数据集，则需要准备2个数据。 评分数据 每行应包含（user-item-rating） 在此回购中，它是pandas数据框结构。 （看看data_loader.py ） 知识图 每个三元组（头-关系尾）由知识图组成 在此仓库中，它是字典类型。 （看看data_