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大数据练习推荐 大数据实战-商品推荐系统(Spark,Scala,MongoDB,Kafka,Flume,Redis)
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
电影推荐人 关于此演示应用程序 在此“推荐系统演示”中,我们演示了一种模型的工作原理,该模型基于向用户推荐电影的模型,认为该模型会在用户的偏好列表中获得很高的评价 如果推荐不仅基于用户过去的操作,而且
Python中的推荐系统
推荐系统 一个开发中的推荐系统,在tensorflow 2中实现。 数据集:MovieLens-100k,MovieLens-1m,MovieLens-20m,lastfm,Book-Crossing
团体电影推荐系统 在这个项目中,我们为一组用户创建了一个基于矩阵分解的推荐系统。 我们首先对用户电影评级矩阵进行基于随机梯度的矩阵分解,以计算用户和电影因素。 我们生成3个不同大小的用户组。 小型(3
GroupRecommenderSystems_AnIntroduction-Springer(2018).pdf推荐系统
这本书写的非常细，而且非常全，如果你去看一些推荐系统的一些比较冷门的topic的paper，比如fightingspam的，甚至能发现很多paper就是直接引用这本书里相关章节的内容。可以说这本书是做
非常不错关于基于位置服务的推荐算法，真正的用到了位置属性进行推荐，而且兼顾了算法的有效性和可伸缩性。
推荐算法的文章,Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Poss
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