文章推荐系统 源码
文章推荐系统 在这个项目中,我分析了用户与IBM Watson Studio平台上的文章之间的交互,并向他们提出了我认为他们喜欢的新文章的建议。 我的项目分为以下任务 I.探索性数据分析 提供一些有关数据的描述性统计以及数据可视化的见解。 二。 基于排名的建议 提供功能以获取用户订阅数量最多的前n个文章名称和ID。 三, 基于用户-用户的协同过滤 提供功能以从与输入用户ID相似度最高的用户那里获得前n条文章订阅。 以用户为行,文章为列,重塑数据框。 每个用户只能在每行中出现一次。 每篇文章只能显示在一个栏中。 如果用户对文章进行了下标,则在用户行与文章列相交处放置1。 否则,在
文件列表
Article-Recommender-System-master.zip
(预估有个5文件)
Article-Recommender-System-master
Recommendations_with_IBM.ipynb
336KB
data
user-item-interactions.csv
4.33MB
articles_community.csv
8.85MB
Recommendations_with_IBM.html
464KB
README.md
2KB
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