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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
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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
2022-07-08 21:07:36
10.26MB
推荐系统
协同过滤
音乐推荐
surprise推荐
协同过滤推荐系统资源(基于用户-物品-
Surprise
)等案例操作代码及讲解
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)
2022-05-11 22:06:39
17.07MB
推荐系统资源
surprise
电影推荐系统
协同过滤
surprise
库
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。
2021-12-22 14:08:40
589KB
推荐算法
库
python
1
scikit_
surprise
推荐系统库
支持多种推荐算法,SVD, PMF, SVD++, NMF,neighborhood methods,baseline algorithms
2021-12-21 14:26:01
676KB
surprise
1
kn_
surprise
-源码
kn_
surprise
2021-09-24 18:56:45
69.98MB
HTML
1
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-源码
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
2021-07-19 15:29:42
3.97MB
Python
1
MicrosoftC++BuildTools14.0
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。
2019-12-21 21:08:27
2.78MB
Scrapy
Surprise
BuildTools
Python
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