Advertisement

新闻推荐入门指南 - 零基础推荐系统与数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本指南为初学者提供新闻推荐系统的全面介绍，涵盖零基础上手教程和常用数据集解析，助你快速掌握核心概念和技术要点。 零基础入门推荐系统 - 新闻推荐比赛数据包括两个文件：articles.csv 和 train_click_log.csv。这些数据可以帮助初学者了解如何构建新闻推荐系统。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 新闻推荐入门指南 - 零基础推荐系统与数据集
    优质
    本指南为初学者提供新闻推荐系统的全面介绍，涵盖零基础上手教程和常用数据集解析，助你快速掌握核心概念和技术要点。 零基础入门推荐系统 - 新闻推荐比赛数据包括两个文件：articles.csv 和 train_click_log.csv。这些数据可以帮助初学者了解如何构建新闻推荐系统。
     
  • RecoNews: DataWhale 推荐系统零基础入门 - 新闻推荐
    优质
    RecoNews是DataWhale组织的新闻推荐系统学习项目，旨在帮助初学者掌握推荐系统的原理与实践技能。 新闻快讯：DataWhale零基础入门推荐系统课程即将开始，重点介绍如何进行新闻推荐。
     
  • 新闻推荐的数据集-数据集
    优质
    这是一个用于训练和评估新闻推荐系统性能的数据集，包含大量用户行为及新闻文章信息，旨在促进个性化新闻推荐的研究和发展。 数据集包括 articles.csv, testA_click_log.csv, train_click_log.csv 和 articles_emb.csv。
     
  • 推荐系统的数据集推荐
    优质
    本项目致力于构建和评估用于训练与测试推荐系统性能的数据集，涵盖用户行为、偏好分析等多维度信息，旨在促进个性化推荐算法的研究与发展。 使用Python的Suprise模块构建推荐算法模型，可以实现对电影、书籍等资源的个性化推荐。文中提到的数据集用于训练和测试该推荐系统。
     
  • 新闻推荐体系
    优质
    新闻推荐体系是一种利用算法和数据挖掘技术为用户个性化推送新闻资讯的方法，旨在提高用户的阅读体验与平台的内容匹配度。 在基于用户兴趣标签的新闻推荐系统（毕业设计）中进行界面修改时，请以index.jsp为主页面，并保持所有子界面风格一致。 使用Tomcat部署yuanews-web.war包，运行后查看启动菜单确认是否成功加载应用。 注意jsp页面中的链接和img标签需要添加`request.getContextPath()`来确保路径正确。对于代码中涉及的重定向等页面跳转操作也需加入此方法以保证路径准确无误。 在修改DAO层接口时，请务必同时更新mapper文件里的参数，以免出现错误信息。如果发现dao或mapper中的参数不匹配问题，请根据报错提示确认具体原因并进行相应调整。 Controller返回值时请记得添加`@ResponseBody`注解以便正确处理响应数据类型和格式。 此外，在重写jsp页面的img标签时也应加入获取项目名路径的方法，确保所有资源引用都使用相对路径而非绝对地址。
     
  • Book Crossing 推荐系统的数据集推荐
    优质
    本书推荐系统数据集旨在通过分析《Book Crossing》项目中的用户阅读行为，优化个性化书籍推荐算法，增强用户体验。 Book Crossing 是一个书籍推荐系统数据集，用于向用户推荐他们偏好的书籍。
     
  • Java新闻推荐系统.rar
    优质
    本项目为一个基于Java开发的新闻推荐系统，采用先进的算法和数据挖掘技术，旨在向用户提供个性化、精准化的新闻资讯服务。 基于用户兴趣标签的新闻推荐系统架构包括服务端架构、客户端主页展示以及查询思路。推荐策略主要在后台实现，并通过前台界面进行显示。此外，还包括针对Android系统的推荐通知原理及爬虫原理等组成部分。整个系统由后台处理逻辑、前端用户体验设计、客户端交互界面和数据抓取技术（即爬虫）这几个方面组成。
     
  • 零基础入门推荐系统——天池大赛新人学习赛指南及实践笔记
    优质
    本指南旨在为参加天池大赛的新手提供从零开始构建推荐系统的教程与实战经验分享，帮助参赛者快速掌握相关技能。 零基础入门推荐系统是天池大赛为新手推出的教学比赛。本笔记主要记录一个机器学习初学者如何参考推荐系统的实现步骤，并完成一个新闻推荐系统的实际操作过程。
     
  • 书籍推荐：基于好书数据集的推荐系统
    优质
    本项目构建了一个智能书籍推荐系统，利用深度学习技术分析“Good Books”数据集，旨在为读者提供个性化、高质量的阅读建议。 使用奇异值分解（SVD）的书籍推荐系统会将评估矩阵分解为三个不同的矩阵：U、Sigma 和 Vt。通过计算这些矩阵的点积并生成大小为(number_of_users x number_of_books) 的用户配置文件矩阵，可以表示每个用户对不同图书的兴趣和评分情况。 项目目标包括： - 使用SVD技术来创建用户的个人资料，即形成一个表格（number_of_user x number_of_books）。 - 利用该用户配置文件矩阵推荐合适的书籍给读者。 - 设计友好的界面让使用者能够更新或建立自己的用户档案，并接收系统提供的图书推荐。 若要运行此推荐系统的数据库部分，请在Database.py中修改以下变量： - root_dir: 这样，您就可以基于SVD算法来优化用户的阅读体验并提供个性化的书籍建议了。
     
  • MIND: Microsoft的新闻推荐数据集（思想）...
    优质
    MIND是由Microsoft发布的大型新闻推荐数据集，旨在推动个性化内容推荐技术的发展。该数据集包含了用户的点击行为、偏好等信息，为研究人员提供了丰富的实验资源。 新闻推荐的MIND数据集来源于Microsoft新闻网站上的匿名行为日志收集。