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Book-Recommendation-System: 基于隐语义模型的...

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简介：
本书推荐系统基于先进的隐语义模型设计，能够深入分析用户阅读偏好，提供精准图书推荐，提升用户体验。 图书推荐系统是一个基于隐语义模型的系统，使用了MovieLens数据集以及一个专门针对图书的数据集进行训练。该研究探讨了隐因子对模型性能的影响，并采用了梯度下降法改进隐语言模型算法。 在代码实现方面，通过比较不同推荐模型的效果，优化了学习率和应用亚当（Adam）算法来提高隐语义模型的训练速度。此外，根据图书标签的特点进行聚类处理后，构建了一个基于隐语义分析的完整图书推荐系统。 文中还特别提到了BSVD在图书推荐中的具体实现方法，并详细描述了该系统的网页设计以及相关项目的概述说明。

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  • Book-Recommendation-System: 基于隐语义模型的...
    优质
    本书推荐系统基于先进的隐语义模型设计，能够深入分析用户阅读偏好，提供精准图书推荐，提升用户体验。 图书推荐系统是一个基于隐语义模型的系统，使用了MovieLens数据集以及一个专门针对图书的数据集进行训练。该研究探讨了隐因子对模型性能的影响，并采用了梯度下降法改进隐语言模型算法。 在代码实现方面，通过比较不同推荐模型的效果，优化了学习率和应用亚当（Adam）算法来提高隐语义模型的训练速度。此外，根据图书标签的特点进行聚类处理后，构建了一个基于隐语义分析的完整图书推荐系统。 文中还特别提到了BSVD在图书推荐中的具体实现方法，并详细描述了该系统的网页设计以及相关项目的概述说明。
     
  • Spark隐语义推荐模型.zip
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    本资源包含了一个基于Spark平台实现的隐语义模型（SLRM）代码和文档，适用于大规模数据集上的个性化推荐系统开发与研究。 使用Python代码实现基于Spark的隐语义模型推荐。
     
  • 推荐系统：Recommendation System
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    推荐系统是一种智能技术，它通过分析用户的行为和偏好，为用户定制化地提供信息、产品或服务建议。 我一直想做一个推荐系统，并且与朋友一起开始着手去做。以下是相关的文件： - 算法：包括推荐系统的算法及数据处理。 - positionData：使用scrapy爬虫获取的数据。 - positionDetails：利用scrapy的爬虫程序主要抓取职位详情信息，其中包含反爬机制。 - positionKeywords：通过scrapy从网站上收集所有的职位名称。
     
  • 隐式广义预测模型
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    隐式广义预测模型是一种先进的数据分析技术，它通过分析历史数据来预测未来趋势，广泛应用于经济、金融和工程等领域。 隐式广义预测程序是一种预测方法。
     
  • Music-Recommendation-System-Based-on-Tags: 基于标签的音乐推荐系统
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    本项目开发了一套基于音乐标签的推荐系统，通过分析用户偏好及歌曲特征，提供个性化的音乐推荐，增强用户体验。 基于标签的音乐推荐系统是COMS W4111课程项目的一部分内容包括： - 脚本：帮助我们从Spotify和Rovi下载数据的Python脚本。 - 书面部分：提案、ER图演示等文档。 - NodeApp：使用Node.js通过Express.js框架构建的应用程序，这是项目的第三部分内容。以下是我们的Web应用程序的一些截图： - 登录页面 - 基于标签的音乐推荐界面 - 流行音乐推荐 如何运行代码： 在开始之前，请确保安装了node.js和以下列出的包： ```json dependencies: { ejs: ^2.3.1, body-parser: *, express: ^4.12.3, mysql: * } ``` 完成上述步骤后，您可以按照如下方式运行Web应用。
     
  • IT Sales with Recommendation System: Python Django Web应用，基于客户的先前...
    优质
    这是一个使用Python和Django框架构建的Web应用，旨在通过推荐系统优化IT产品的销售。该系统分析客户历史数据，提供个性化产品建议，增强用户体验与购买意愿。 IT销售推荐使用基于Python-Django框架的网络应用程序来实施Apriori算法，该系统能够根据客户以往在公司购买的产品为其提供个性化产品推荐服务。
     
  • 书籍知识图谱推荐系统(Book-KnowledgeGraph-Recommendation)
    优质
    本书籍知识图谱推荐系统通过构建复杂的图书关系网络，智能分析读者行为和偏好，提供个性化书目推荐服务，旨在提升阅读体验与满意度。 大学生创新创业项目-书籍知识图谱推荐：该研究涉及对书籍评论的情感细粒度分析、命名实体识别、关系抽取以及分类树生成等方面的内容。数据集来源于北京大学数据与信息管理研究组。
     
  • 基于PyTorch的UNet语义分割模型及代码
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    本项目采用PyTorch框架实现经典UNet语义分割模型，并提供详细的代码和文档。适用于医学图像处理等领域研究与应用开发。 模型在FloodNet数据集上进行了训练，mIOU达到了0.83左右。为了训练自己的数据集，建议将输入的训练图像切分为384x384的小图片后再进行模型训练。推荐使用标准UNet架构，并按照以下方式来训练你自己的模型： 首先，在`train.py`文件中修改数据集地址为你自己的文件夹路径。 然后可以采用如下命令行参数进行训练： ``` python train.py --epochs 20 --batch-size 16 --learning-rate 2e-4 --scale 1 --validation 0.1 --classes 10 --amp ``` 其中，`--amp`表示使用半精度训练模式。而`--scale`参数用于在图片已经裁剪为384x384大小的情况下不需要再进行缩放处理。
     
  • 基于神经网络的语义分割模型ENet
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    ENet是一种高效的基于神经网络的语义分割模型，专为实时场景理解设计。它通过创新架构大幅减少计算需求，同时保持高精度，适用于资源受限环境中的图像和视频分析任务。 ENet是一种专为实时语义分割设计的深度神经网络架构，具有低延迟运算的特点。该网络旨在解决现有模型计算速度慢、资源消耗大的问题。 ENet的设计理念在于尽量减少计算量与参数数量，从而提高效率并降低资源需求。为此，它采用了以下关键技术： 1. 下采样：通过下采样技术对输入图像进行处理以减小计算量和参数规模。 2. 编码解码结构：利用编码器-解码器架构来执行语义分割任务。 3. 扩张卷积层：使用扩张卷积（Dilated Convolution）增加网络的感受野，帮助捕捉长距离依赖关系。 4. 空间注意力机制：通过关注图像中的关键区域而忽略无关部分以优化性能。 5. 通道注意力机制：专注于重要的像素特征并减少对不重要信息的处理。 ENet的优点包括： 1. 高效率运算：相比现有模型，其运行速度提高了至少十八倍以上。 2. 资源消耗低：计算资源需求仅为其他模型的五分之一左右。 3. 精度高：与现有的语义分割解决方案相当或更好。 4. 应用广泛：适用于多种数据集和任务，如CamVid、Cityscapes及SUN等。 ENet的应用领域包括： 1. 增强现实设备：可以用于增强现实穿戴装置中的实时对象识别和场景理解。 2. 家庭自动化系统：可用于家庭自动化产品中实现环境感知功能。 3. 自动驾驶车辆：能够为无人驾驶汽车提供高效的语义分割能力。 ENet代表了一种很有前景的神经网络架构，对于需要快速准确地完成图像分类任务的应用来说具有重要价值。
     
  • 简易版BigData_Movie-Recommendation-System：电影推荐系统
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    这是一个简便版本的大数据电影推荐系统，旨在通过分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的电影推荐服务。 简单的电影推荐系统采用协同过滤算法生成模型，并进行预测推荐实验环境为Ubuntu 19.04、Hadoop 2.9.0 和 Spark 2.4.3，编程语言使用Python 3.7.3，实验工具是Jupyter笔记本。具体内容基于ml-100k.zip文件中的数据集，其中包含u.data和u.item两个关键文件。