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推荐系统的资料包 recommendation-system.zip

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  •      文件类型：ZIP

简介：
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。

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  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 基于推荐算法的图书推荐系统资料.zip
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    该资料包包含多种基于推荐算法的图书推荐系统的相关文档和代码资源。适合研究及开发人员参考使用，以提升个性化图书推荐体验。 项目资源包括可运行源码及SQL文件。 适用人群：适合初学者或进阶学习者在不同技术领域的学习；也可作为毕业设计、课程作业、大作业、工程实训或初期项目的参考。 该项目具有较高的学习借鉴价值，可以进行修改和二次开发。如遇任何使用上的问题，请随时联系博主，博主会及时解答。 项目采用以下配置： - 开发语言：Java - 框架：SpringBoot - JDK版本：JDK1.8 - 服务器：Tomcat7 - 数据库：MySQL 5.7 - 数据库工具：Navicat11 开发软件包括Eclipse、MyEclipse和IntelliJ IDEA。 Maven包使用的是Maven3.3.9。 该系统集成了后端服务（SpringBoot）与前端用户界面技术，实现了前后端分离。
  • 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。
  • 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。
  • 电影推荐资料.zip
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    《电影推荐资料》是一份精心整理的文件集，内含各类经典与新锐电影推荐列表、影评及观影指南，适合电影爱好者深入探索。 文件“电影推荐.zip”可能包含与电影推荐相关的程序代码或资料。这表明压缩包内或许有一个或多个人工智能驱动的应用程序，旨在根据用户的观看历史、评分及喜好来提供个性化建议。 描述中提到小程序源码功能多样，涉及社交和电商领域，这意味着该应用程序不仅限于电影推荐服务，还可能包含社交互动与电子商务元素。这种多功能集成设计能够满足用户在享受电影推荐的同时进行其他活动的需求，从而提升其实用性和吸引力。 高度定制化的特性意味着用户可以根据个人偏好调整小程序的外观和功能，这对于追求独特用户体验的企业和个人来说至关重要。 “界面美观、操作便捷”表明该程序注重良好的用户体验，这有助于提高用户的满意度和留存率。一个既好看又好用的应用能够增强与用户的联系，并可能带来更好的口碑传播效果。 描述中的“安全可靠、保障数据与运行稳定”，强调了小程序在保护用户信息及确保系统稳定性方面的优势。这对于任何在线服务而言都是至关重要的特性之一，表明该程序采用了适当的安全措施和高效的数据处理技术来维护其服务质量。 此外，“适合创业者、企业和开发者”这一说法意味着这款应用程序不仅面向普通消费者，也适用于那些希望建立自己业务平台的人士或组织。这表示小程序具有高度的可扩展性和兼容性，能够满足不同用户群体的需求。 “提供技术支持与文档说明”，则表明该程序拥有完善的用户支持系统和详尽的技术指南。这些资源对新手开发者和技术专家同样重要，帮助他们快速掌握程序架构并解决使用过程中的问题。 综上所述，“电影推荐.zip”压缩包可能包含一个具备社交电商功能、高度定制化界面美观操作便捷且安全稳定的小程序源码，适合多种用户群体使用和开发。
  • 基于深度学习的推荐系统资料集.zip
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    本资料集包含了基于深度学习的推荐系统的相关资源，包括论文、代码及实验数据等，旨在帮助研究者深入理解并实践该领域的最新技术。 深度学习是机器学习的一个分支领域，它基于人工神经网络的研究成果，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。在图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用中，深度学习模型能够提取数据中的高层次特征。 以下是深度学习的一些核心概念和技术组成部分： 1. **神经网络**：这是构建深度学习的基础架构，由输入层、隐藏层及输出层构成的多层级结构组成。每一层包含多个节点（或称作“神经元”），这些节点通过权重链接起来。 2. **前馈神经网络**：这种类型的网络是信息从输入端传递到输出端的基本模型。 3. **卷积神经网络 (CNNs)**：特别适用于处理图像等具有网格结构的数据，这类网络利用卷积层来识别和提取图像特征。 4. **循环神经网络 (RNNs)**：能够有效处理序列数据（如时间序列或自然语言）的深度学习模型。由于其内部的记忆机制，这些网络可以捕捉到不同时间点之间的关联性。 5. **长短期记忆网络 (LSTM)**：一种改进型 RNN 设计，擅长于长期依赖关系的学习任务。 6. **生成对抗网络 (GANs)**：由一个生成器和一个判别器组成的系统。这两部分通过相互竞争来提升各自的能力——前者负责创建数据样本以模仿真实世界的数据集；后者则致力于区分这些合成的样本与实际存在的数据之间的差异。 7. 深度学习框架，例如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等提供了构建和训练深度学习模型所需的工具。 8. **激活函数**：ReLU、Sigmoid、Tanh 是常见的非线性转换方法，在神经网络中发挥关键作用以使系统能够处理复杂的数据模式。 9. **损失函数**：用于衡量预测结果与实际值之间的差距，如均方误差 (MSE) 和交叉熵等。 10. **优化算法**：包括梯度下降、随机梯度下降和 Adam 等方法，这些技术帮助调整模型参数以最小化损失。 11. 正则化策略（例如 Dropout 或 L2 范数）旨在避免过度拟合现象的发生。 12. 迁移学习概念：利用在某一任务上已经训练好的网络架构来改善相关领域的性能表现。 尽管深度学习已经在诸多领域取得了令人瞩目的成果，但该技术也面临着一些挑战。例如，它通常需要大量的数据集进行有效的模型训练，并且难以解释其内部的工作机制；此外还需要消耗大量计算资源。研究人员正在积极探索新的方法以克服这些障碍。