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推荐系统：Recommendation System

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 推荐系统的资料包 recommendation-system.zip
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    本资料包recommendation-system.zip包含了构建和优化推荐系统所需的各种资源，包括算法介绍、代码示例及数据集。适合初学者入门与进阶学习。 【项目简介】 本项目包括三种推荐模型：基于协同过滤（UserCF）的模型、基于隐语义（LFM）的模型以及基于图(PersonalRank)的模型。
     
  • Anime 推荐系统：Anime-Recommender-System
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    Anime-Recommender-System是一款专为动漫爱好者设计的推荐系统，通过分析用户偏好，提供个性化、高质量的动漫作品推荐。 动漫推荐系统（ARecSys）配置与启动项目要求如下： 1. 安装Postgres数据库版本9.6。 2. 创建Python虚拟环境： ``` conda create -n ARecSys python=3.6 ``` 3. 激活创建的虚拟环境，并安装所需的库文件： ``` pip install -r requirements.txt ``` 4. 基于`ARecSys/local_settings.py.sample`，创建并设置本地配置文件`ARecSys/local_settings.py`。 5. 运行数据库迁移命令以更新数据库模式： ``` ./manage.py makemigrations && ./manage.py migrate ``` 6. 启动开发服务器运行项目: ``` ./manage.py runserver ``` 7. 在浏览器中访问 `http://localhost:8000` 设置数据库。 8. 以postgres用户身份启动Postgres： - 导航到终端并执行命令： ``` sudo -su postgres ``` 9. 启动PSQL: - 输入命令： ``` psql ``` 10. 创建一个名为anime的用户，并设置密码。在psql中输入以下语句创建用户： ```SQL CREATE USER anime WITH PASSWORD yourpassword; ``` 以上步骤将帮助你完成动漫推荐系统的配置与启动过程。
     
  • 书籍知识图谱推荐系统(Book-KnowledgeGraph-Recommendation)
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    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。
     
  • 《推荐系统实践》代码与读书笔记：recommendation-system-practice-notes（在线阅读地址：http...）
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    本书籍《推荐系统实践》提供了关于构建高效推荐系统的理论知识及实用技巧。本页面分享了该书的详细代码示例和学习笔记，便于读者深入理解和应用相关技术。欢迎访问链接进行在线阅读与交流探讨。 《推荐系统实践》读书笔记 项亮的《推荐系统实践》是推荐系统领域的经典入门教材之一。本书详细介绍了与推荐系统相关的理论基础，并阐述了评价推荐系统的各种标准（如重叠率、可接受性）及方法（例如AB测试）。此外，书中总结了当今互联网领域中各类和推荐有关的产品和服务，并提出了设计和实现推荐系统的方法与技巧，解决了在实际场景中应用推荐技术时常见的问题。 本笔记旨在配合《推荐系统实践》一书使用。其中包含了对书中大部分代码的重现以及许多数据可视化的图示展示。 对于相关资料，请根据说明进行下载配置：将src目录设置为Sources Root，以便于从不同项目路径读取程序所需的数据文件。特别需要注意的是，第2章中的程序会占用大量内存资源；如果觉得等待时间过长，可以考虑直接使用模型文件夹内的预训练模型以节省时间和空间成本。 本笔记旨在帮助读者更好地理解和掌握推荐系统的概念和实践技巧，并提供一些实用的代码示例供参考学习。
     
  • flink-commodity-recommendation-system：基于Flink的实时商品推荐系统，在用户进行评分时...
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    简介：flink-commodity-recommendation-system是一款基于Apache Flink构建的实时商品推荐引擎。当用户对产品进行评价或互动时，该系统能够即时分析数据并提供个性化的商品推荐，增强用户体验和粘性。 Flink商品推荐系统Recs 1. 前言 本项目旨在帮助用户入门使用Recommendation System，并提供了相应的开源学习资料。徽标通过在线网站制作完成。 作者开发该项目的初衷是为了解决在大数据领域中的问题，同时深入学习Flink及相关的大数据中间件技术。为了展示项目的功能和特性，配套地开发了一个基于Springboot + Vue框架的Web前端应用。考虑到项目的技术栈需求以及个人以往使用Python + Django + JavaScript进行网络开发的经验，作者选择现学了Springboot框架及Vue技术来实现项目的前后端统一。 在现有的开源代码基础上，作者进行了UI优化、修复了一些bug，并新增加了一部分功能模块。通过该项目的实践，作者深刻体会到解决问题时查阅官方文档和积极利用Google搜索资源的重要性。 然而需要注意的是，由于本项目中涉及的技术知识是现学现用且较为零散片面，在实现过程中不可避免地存在一些需要进一步改进和完善的地方。因此欢迎各位读者发现并提出问题，共同学习进步。
     
  • music-recommender-system: 源码 - 音乐推荐系统
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    本项目为音乐推荐系统的源代码，旨在通过算法分析用户听歌数据，智能推送个性化歌曲列表，提升用户体验。 音乐推荐系统旨在解决用户面临的信息过载问题，并显著提高长尾物品的可见度。这类系统能够根据用户的过往行为数据提供个性化的音乐建议。基于Python语言开发的音乐推荐解决方案，利用了Surprise库、深度学习以及Spark与MLlib等技术手段来优化推荐效果。 该系统的架构分为离线和在线两部分，此处主要介绍其离线计算策略。具体而言，此系统能够实现以下功能： 1. 每日个性化歌曲推荐：根据用户的喜好生成每日歌单，并且用户对某首歌曲的播放与收藏次数越多，后续的推荐准确性越高。 2. 歌单内音乐推荐：基于你已有的喜爱列表（如《XXX》），为用户提供更多类似风格或内容的新选项。 3. 相似曲目发现：当用户正在听一首歌时，系统会自动寻找并展示与其有高度相似性的其他歌曲。 此外，该方案还探讨了如何应对冷启动挑战及搭配推荐策略的有效性。在模型设计方面，则采用了基于Surprise库的协同过滤算法来分析不同音乐播放列表之间的关联度；通过构建单词序列模式进行训练，并借助Word2Vec技术计算各首歌间的相似程度；最终依据所得出的结果，为特定歌曲提供相关联的作品作为建议。
     
  • Code-for-Recommendation:经典推荐系统论文的代码实现与复现
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    《Code-for-Recommendation》是一份汇集了经典推荐系统论文代码实现和复现的资源。旨在帮助研究者、开发者更直观地理解并应用先进的推荐算法和技术，促进相关领域的创新与发展。 推荐在代码推荐系统领域经典论文的代码复现工作中使用Python手动实现或TensorFlow实现进行研究和学习。