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书籍知识图谱推荐系统(Book-KnowledgeGraph-Recommendation)

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 军事知识图谱：KnowledgeGraph
    优质
    《军事知识图谱》是一本关于构建和应用军事领域知识图谱的专业书籍，旨在通过图形化方式展示复杂战略与战术信息，帮助读者深入理解现代战争中的情报分析、决策支持等关键技术。 KnowledgeGraph军事知识图谱文件结构 - graph.db.dump：数据库文件 - Splider：网络爬虫 - kgmilitary：可视化知识图谱网站 - nlp (正在构建...)：知识抽取、融合等核心步骤系统截图 实体识别 实体查询 关系查询 声明：本项目所使用的一切数据均为公开的网络内容，不涉及任何军事机密。
     
  • 基于知识图谱的豆瓣书籍推荐、可视化与问答系统
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的综合平台，专注于提供个性化书籍推荐、互动式数据可视化和智能问答服务，旨在增强用户在豆瓣上的阅读体验。 【作品名称】：基于知识图谱的豆瓣书籍推荐可视化及问答系统 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 文件树结构如下： 1) app.py是整个系统的主入口 2) templates文件夹包含HTML页面，具体包括： |-index.html 欢迎界面 |-search.html 搜索页面 |-KGQA.html 问答页面 3) static文件夹存放CSS和JS文件，用于设置页面样式和效果。 4) raw_data文件夹存储数据处理后的三元组文件。 5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块： |-config.py 配置参数 |-create_graph.py 创建知识图谱及建立图数据库 |-query_graph.py 知识图谱查询功能实现 6) KGQA文件夹包含问答系统相关模块，如分词、词性标注和命名实体识别等： |-ltp.py 分词、词性标注与命名实体识别
     
  • 推荐系统的知识图谱支持.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了如何利用知识图谱增强推荐系统性能的技术和方法，旨在为用户提供更加个性化的推荐体验。通过整合丰富的语义信息，构建智能推荐引擎，提升用户满意度与参与度。 知识图谱在推荐系统领域的应用研究，在2019年左右得到了较为系统的梳理，并且探讨了该领域内的前沿问题。
     
  • PyRecommender：利用知识图谱的推荐系统
    优质
    PyRecommender是一款基于Python开发的推荐系统工具，它运用了先进的知识图谱技术，旨在为用户提供个性化且精准的内容推荐。 pyRecommender 是一个基于知识图谱的推荐系统的 PyTorch 版实现，借鉴了相关论文的研究成果。该系统通过提取知识图谱特征来进行推荐功能开发，并且采用了 TransE 基于模糊数学的方法进行交替学习。此外，MKR（可能指另一项技术或方法）也用于支持基于知识图谱的查询功能。 数据格式采用 JSON 组织形式，具体包括以下信息： - 用户信息：包含用户常驻地、用户名和加入时间等。 - 书籍信息 - 电影信息 - 音乐信息
     
  • 推荐系统：Recommendation System
    优质
    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。
     
  • 基于知识图谱的POI推荐系统.zip
    优质
    本项目构建了一个基于知识图谱的POI（兴趣点）推荐系统，通过整合和分析各类地点信息，提供个性化、精准化的旅游或本地探索建议。 基于知识图谱的POI推荐算法源码包括DeepMove等实现方案。
     
  • 书籍推荐系统R.zip
    优质
    本书籍推荐系统R.zip包含了设计、实现和优化个性化图书推荐算法的相关代码与文档，旨在帮助用户发现潜在感兴趣的读物。 基于Python中的Django框架开发的图书推荐系统具备以下功能： 管理员权限： - 删除用户 - 添加书籍 - 删除书籍 其他功能包括： - 用户注册与登录 - 图书检索查询 - 评分系统 - 购物车管理（添加、删除） - 创建和管理个人书单 - 下订单购买图书
     
  • 基于知识图谱的搜索和推荐系统
    优质
    本研究聚焦于开发先进的搜索与推荐技术，利用知识图谱深度解析用户需求及内容关联性，旨在提供个性化、精准的信息服务体验。 复旦大学知识图谱培训ppt2：基于知识图谱的搜索与推荐。