how to Building a recommendation system:这是一个人工推荐系统的git 源码
如何建立推荐系统 这是一个人工推荐系统的git。 为了实现推荐系统,不得不从原来的基础打牢,今天主要复现之前的代码-2019-08-09 今天主要学习经典的案例:主要叉形增加: 主要介绍3大模型: 协同过滤UserCF的模型基于用户协同过滤算法 基于隐语义(LFM)的模型 基于图(PersonalRank)的模型参与人:数据集: 我主要把这部分代码做成了笔记本代码格式,一是为了学习,而是为了萌新能看懂,主要是做成我们好看到的。 1.第一部分代码主要是将dat转换为csv,我放入了preprocess.ipynb 2.第二部分代码主要做一个基于用户协同过滤的代码,加入UserCF1.ipynb UserCF的原理:原理核心:当一个用户A需要个性化推荐时,可以先找到他有相似兴趣的其他用户,然后把那些用户喜欢的,而用户A没听过的物品推荐给A。相似的用户集合 b)找到这个集合中的用户喜欢的,并
文件列表
how-to-Building-a-recommendation-system-master.zip
(预估有个5文件)
how-to-Building-a-recommendation-system-master
918077-20181103141555690-125781261.png
3KB
8644ebf81a4c510f05fdbf876959252dd42aa576.jpg
1KB
README.md
4KB
preprocess.ipynb
2KB
UserCF1.ipynb
6KB
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