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推荐系统(RS)必读论文：Recommender-Systems-Paper

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简介：
《Recommender-Systems-Paper》汇集了推荐系统领域的核心研究与最新进展，是理解RS理论和实践不可或缺的资源。 推荐系统（RS）包含点击率（CTR）预测、学习排名（LTR）、基于图的推荐、社会推荐、跨域推荐、团体推荐、冷启动建议、兴趣点（POI）建议等主题，以及上下文感知推荐与顺序推荐等内容。其中学习排名细分包括成对LTR和Listwise LTR。 最早提出的协同过滤(CF)方法用于编织信息挂毯，并通过协作方式来构建用户偏好模型。基于邻域的CF在早期研究中被提出并应用于实际场景之中。UserCF是GroupLens体系结构的一部分，旨在为Netnews提供一种开放式的协同过滤解决方案；与此同时，“口碑”算法也在社会信息过滤领域得到了应用和发展。 ItemCF则是另一种重要的协同学派方法，它侧重于基于项目的推荐机制。

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  • 推荐系统(RS)必读论文：Recommender-Systems-Paper
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    《Recommender-Systems-Paper》汇集了推荐系统领域的核心研究与最新进展，是理解RS理论和实践不可或缺的资源。 推荐系统（RS）包含点击率（CTR）预测、学习排名（LTR）、基于图的推荐、社会推荐、跨域推荐、团体推荐、冷启动建议、兴趣点（POI）建议等主题，以及上下文感知推荐与顺序推荐等内容。其中学习排名细分包括成对LTR和Listwise LTR。 最早提出的协同过滤(CF)方法用于编织信息挂毯，并通过协作方式来构建用户偏好模型。基于邻域的CF在早期研究中被提出并应用于实际场景之中。UserCF是GroupLens体系结构的一部分，旨在为Netnews提供一种开放式的协同过滤解决方案；与此同时，“口碑”算法也在社会信息过滤领域得到了应用和发展。 ItemCF则是另一种重要的协同学派方法，它侧重于基于项目的推荐机制。
     
  • 基于MovieLens的协同过滤推荐系统（Recommender Systems Collaborative Filtering）
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    本研究构建了一个基于MovieLens数据集的协同过滤推荐系统，旨在通过分析用户行为数据为电影爱好者提供个性化影片推荐。 在构建基于MovieLens的协同过滤推荐系统并使用Python 3进行实践的过程中，最初尝试使用全量数据集运行但发现无法执行（可能是由于资源限制）。因此，决定仅替换为包含10000个用户和10000部电影的数据子集来进行实验。这一操作所需的内存大约为16GB，并且在实际运行时遇到了手动干预的需求以解决内存错误问题。
     
  • 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。
     
  • 推荐系统初学者必读的10篇经典论文.zip
    优质
    这份资料包含了十篇关于推荐系统的经典论文，非常适合初学者阅读和理解推荐系统的核心概念和技术。 推荐系统领域有11篇经典论文，这些论文对于入门者来说是必读之作。具体的中文摘要可以参考我的相关博文。我已经将这些论文整理好了。
     
  • music-recommender-system: 源码 - 音乐推荐系统
    优质
    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。
     
  • CS231N推荐阅读论文.rar
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    CS231N推荐阅读论文 包含了斯坦福大学计算机科学系CS231N课程推荐的一系列经典和最新的计算机视觉领域研究论文，适合希望深入了解图像识别与处理技术的学生和研究人员。 在深度学习和计算机视觉领域，斯坦福大学的CS231n课程被广泛认为是学习的标准之一。“cs231n推荐论文.rar”这个压缩包包含了一系列经典论文，这些文献对于理解这两个领域的核心概念、算法以及最新进展至关重要。 ### 深度学习基础 - **LeCun等人于1989年的《手写数字识别的自适应局部模板》**：这篇论文介绍了卷积神经网络（CNN）的应用初期，并为图像识别开辟了新道路。 - **Hinton等人于2006年的《快速学习算法用于深度信念网络》**：该论文提出了深度信念网络（DBN），是深度学习兴起的关键，展示了如何通过逐层预训练来有效训练深层模型。 - **Krizhevsky等人于2012年的《ImageNet分类用深度卷积神经网络》**：AlexNet在ImageNet大赛上的突破性表现，证明了深度学习在大规模图像识别中的潜力。 ### 计算机视觉技术 - **Fukushima于1980年的《Neocognitron：一种自适应性的并行处理模式识别机》**：这篇论文提出了Neocognitron，它是最早的前馈卷积神经网络之一，为后来的CNN设计提供了灵感。 - **Rumelhart等人于1986年的《学习内部表示：误差反向传播的使用》**：介绍反向传播算法，这是现代神经网络训练的基础。 - **Girshick等人2014年的《Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation》**：提出了区域卷积网络（R-CNN），在目标检测领域取得了显著的进步。 - **Long等人2015年的《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》**：将全卷积网络应用于语义分割，简化了像素级别的图像分析。 ### 深度学习的最新进展 - **He等人2016年的《Deep Residual Learning for Image Recognition》**：提出了残差网络（ResNet），解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使模型可以更深。 - **Redmon等人2016年的《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》**：YOLO（你只看一次）是实时目标检测的里程碑，它的速度和准确性平衡得非常好。 - **Vaswani等人2017年的《Attention is All You Need》**：Transformer模型的引入，彻底改变了序列到序列学习，尤其是在自然语言处理领域。 这些论文涵盖了深度学习和计算机视觉的基础知识以及近年来的重要发展。阅读并理解这些文献对于深入研究这两个领域至关重要。它们不仅提供了理论背景，还展示了实际应用和创新技术，帮助研究人员和工程师解决实际问题，并推动着这两个领域的持续进步。
     
  • 音乐推荐系统：基于Last.fm数据的Recommender System-源码
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    本项目为一个音乐推荐系统，采用Last.fm平台的数据构建，并开放其源代码供开发者研究和使用。通过分析用户听歌行为，实现个性化音乐推荐功能。 今天我们将基于提供的Last.fm数据集构建一个基本的推荐系统。该数据集来自2011年的LastFM，包含1,892位用户的播放记录以及与之相关的17,632个艺术家的信息。 我们的工作流程如下： - 通过执行初步探索性数据分析（EDA）来了解和检查我们正在使用的数据。 - 构建几种版本的基本协作推荐系统： - 使用scikit-learn库中的K最近邻算法 - 利用TuriCreate工具的项目相似度推荐模型 - 对上述构建出来的推荐系统的性能进行评估，并回答关于项目的相关问题，包括需要改进的地方。 除了本说明文档中包含的一般信息之外，我们的项目还包括以下内容： （01）使用scikit-learn和TuriCreate实现协作过滤器。 附录：初步探索性数据分析/主题建模 (A01) 使用scikit-learn的K均值聚类和t-SNE进行用户或艺术家标签分析。 (A02) 利用pyLDAvis工具执行潜在狄利克雷分配（LDA）以进一步理解数据。
     
  • 论文集：推荐系统研究
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    本论文集汇集了关于推荐系统的最新研究成果，涵盖算法优化、个性化推荐、协同过滤等多个方面，旨在推动该领域的发展与应用。 这段文字介绍了多种机器学习模型的相关论文，包括系统过滤、GBDT、xgboost、GBDT+LR、FM、FFM、deepFM、wide&deep以及deep&cross等。
     
  • 基于Spring Boot和Mahout的推荐系统（RS）
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    本作品构建于Spring Boot框架之上，并集成Apache Mahout机器学习库，旨在开发高效精准的推荐系统，以满足用户个性化需求。 RS 基于SpringBoot 和 Mahout 构建的推荐系统中的 src/main/python/spiderman 文件夹包含一个网络爬虫，用于从 movieLens 获取电影摘要和图片信息。获取一万部电影的信息可能需要几个小时的时间。文本数据可以在 sql/Dump20180509 中找到。 运行 sql/Dump20180509 目录下的文件可以创建 MySQL 表并将数据导入 MySQL 数据库中。同时，通过 util/ImportMovies 和 util/ImportRatings 可以将 .csv 格式的数据从文件系统导入到相应的 MySQL 表内。 为了使用 Mahout 0.13 版本进行项目开发，请下载并将其集成进项目中，或者直接在项目的依赖项中添加所需的 JAR 包。