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CKE: 基于知识图谱的推荐算法实现.zip

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简介:
本资料为《CKE: 基于知识图谱的推荐算法实现》项目压缩包,内含利用知识图谱进行高效精准推荐的相关代码与文档。 【项目资源】:涵盖前端、后端开发、移动应用开发、操作系统技术、人工智能算法、物联网设备编程、信息化管理方案、数据库设计与优化、硬件开发工具包及示例代码,以及大数据分析等领域内的源码分享平台。具体包括STM32微控制器系列相关程序库和实例项目;ESP8266无线通信模块的应用案例;PHP语言的网站构建实践教程;QT图形界面编程技巧展示;Linux操作系统下C/C++与Python脚本开发范例;iOS移动应用设计模式解析及Swift代码实现细节介绍;Java Web技术栈实战演练等。 【项目质量】:所有源码均经过严格测试,确保可以直接运行,并且在确认功能正常后才会上传发布。旨在为用户提供高质量的技术学习素材和参考案例。 【适用人群】:适用于希望深入探索不同技术领域的新手或进阶开发者。无论是作为毕业设计课题、课程作业任务还是工程实践项目初期的原型开发阶段均可使用这些资源进行辅助研究与创新性尝试。 【附加价值】:每个项目的源代码都具有较高的学习参考价值,同时也支持直接修改和复刻以满足个人需求或者团队合作中的特定应用场景要求。对于具备一定技术背景或对某一领域有浓厚兴趣的研究者来说,则可以在此基础上进一步拓展和完善现有功能模块,开发出更多创新性的解决方案。 【沟通交流】:若在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主联系,我们将尽快提供帮助解答疑问,并鼓励大家积极下载和应用这些资源。同时欢迎各位同学之间互相学习切磋技术心得,共同推动技术水平的进步与发展。

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客服
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  • CKE: .zip
    优质
    本资料为《CKE: 基于知识图谱的推荐算法实现》项目压缩包,内含利用知识图谱进行高效精准推荐的相关代码与文档。 【项目资源】:涵盖前端、后端开发、移动应用开发、操作系统技术、人工智能算法、物联网设备编程、信息化管理方案、数据库设计与优化、硬件开发工具包及示例代码,以及大数据分析等领域内的源码分享平台。具体包括STM32微控制器系列相关程序库和实例项目;ESP8266无线通信模块的应用案例;PHP语言的网站构建实践教程;QT图形界面编程技巧展示;Linux操作系统下C/C++与Python脚本开发范例;iOS移动应用设计模式解析及Swift代码实现细节介绍;Java Web技术栈实战演练等。 【项目质量】:所有源码均经过严格测试,确保可以直接运行,并且在确认功能正常后才会上传发布。旨在为用户提供高质量的技术学习素材和参考案例。 【适用人群】:适用于希望深入探索不同技术领域的新手或进阶开发者。无论是作为毕业设计课题、课程作业任务还是工程实践项目初期的原型开发阶段均可使用这些资源进行辅助研究与创新性尝试。 【附加价值】:每个项目的源代码都具有较高的学习参考价值,同时也支持直接修改和复刻以满足个人需求或者团队合作中的特定应用场景要求。对于具备一定技术背景或对某一领域有浓厚兴趣的研究者来说,则可以在此基础上进一步拓展和完善现有功能模块,开发出更多创新性的解决方案。 【沟通交流】:若在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主联系,我们将尽快提供帮助解答疑问,并鼓励大家积极下载和应用这些资源。同时欢迎各位同学之间互相学习切磋技术心得,共同推动技术水平的进步与发展。
  • KGCN.zip
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    本资料包提供了一种新颖的知识图谱推荐算法KGCN,结合了深度学习与知识表示的优势,有效提升个性化推荐系统的性能和准确性。 【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java 语言的代码,以及Python 编程和Web 开发等领域的项目。 【项目质量】: 所有提供的源码经过严格测试后上传,确保可以直接运行,并且功能正常无误。 【适用人群】: 适合想要学习新技术的小白或进阶学习者。 可用于毕业设计、课程作业及工程实训等多种场景的初期项目立项。 【附加价值】: 这些项目具有很高的参考和借鉴意义,可以作为基础进行修改复刻。对于有一定技术背景或者有研究兴趣的人来说,在现有代码基础上进一步开发新的功能是完全可行的。 【沟通交流】: 若在使用过程中遇到任何问题,请随时与博主联系,我们将尽快提供帮助。 我们鼓励下载和利用这些资源,并欢迎所有用户之间互相学习、共同进步。
  • Python中利用进行.zip
    优质
    本资料为一个关于在Python环境中使用知识图谱技术来优化和实现推荐算法的项目压缩包。它包含了代码、文档以及相关数据集,旨在帮助开发者理解和应用先进的推荐系统方法论。通过结合语义信息与机器学习模型,该资源能够指导用户构建更加智能化且个性化的推荐引擎。 Python基于知识图谱的推荐算法实现.zip
  • POI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。
  • 电影系统.pdf
    优质
    本文探讨了利用知识图谱技术提升电影推荐系统的精准度和用户体验的方法与实践,深入分析并实现了基于知识图谱的电影推荐系统。 在推荐算法中加入电影的知识图谱,可以使新上映且缺乏历史数据的电影精准地推荐给目标用户。
  • 及系统
    优质
    本研究提出了一种创新的知识图谱驱动的推荐方法和系统,通过深度整合用户与实体间的复杂关系网络来优化个性化内容推荐。 数据稀疏性和冷启动问题是当前推荐系统面临的主要挑战之一。以知识图谱形式提供的附加信息能够在一定程度上缓解这些问题,并提高推荐的准确性。本段落综述了近期提出的利用知识图谱改进推荐方法的研究成果,根据知识图谱的来源与构建方式以及在推荐系统中的应用途径,提出了相应的分类框架,并分析了该领域的研究难点。此外,文章还列举了一些常用的文献数据集。最后探讨了未来可能具有价值的研究方向。
  • Python和系统设计与
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    本论文提出了一种基于Python编程语言及知识图谱技术的创新性推荐系统设计,并详细阐述了其实现过程。该研究结合了先进的数据处理方法,以提升用户个性化体验为目标,通过构建丰富的语义关联网络来优化推荐效果,为同类应用提供了新的思路和实践指导。 基于Python与知识图谱的推荐系统设计与实现
  • 和GNN食物(KG_Based_Recommendation_with_GNNs)
    优质
    本研究结合了知识图谱与图神经网络技术,旨在探索更精准、个性化的食物推荐系统,通过深度挖掘用户偏好及食品属性间的复杂关系。 我阅读了一些基于知识图谱的推荐系统论文,并使用TensorFlow 2.1.0复现或改写了这些论文中的代码。目标是为用户推荐符合其个人需求(如减肥、促进排便、改善睡眠等)且能提供健康益处的食物。这个项目涉及大量营养学专业知识,因此我引入了垂直领域的知识图谱作为辅助信息来增强推荐效果。 该探索历程仅用于技术选型记录,并非商业机密或实际业务应用的代码,仅供学习和研究使用。