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基于可解释机制的个性化商品推荐系统
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2022-10-08
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本系统基于物品的协同过滤推荐算法构建个性化推荐系统,分析用户的行为信息构造评分机制来计算出推荐物品的显式分数,然后构建物品显式分数与用户的多维矩阵,利用余弦相似度基于Map-reduce技术计算物品之间的相似度 对可解释机制的个性化商品推荐系统的评价可以从准确率、精确率、F1度量值、均方根误差等多维度来衡量。 选取数据基于阿里云天池2017年淘宝数据集
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data
mini_feature.csv 290KB
recommender_result.csv 392KB
recommend
__pycache__
settings.cpython-38.pyc 2KB
__init__.cpython-38.pyc 138B
urls.cpython-38.pyc 1KB
urls.cpython-36.pyc 1KB
__init__.cpython-36.pyc 131B
wsgi.cpython-38.pyc 545B
settings.cpython-36.pyc 2KB
wsgi.cpython-36.pyc 538B
wsgi.py 395B
__init__.py 0B
settings.py 3KB
asgi.py 395B
urls.py 1KB
db.sqlite3 0B
cmd.md 56B
recommend_system
models.py 57B
apps.py 163B
templates
explainment.html 3KB
recommender_result.html 5KB
recommender_system.html 3KB
data_introduce.html 3KB
assessment.html 3KB
__pycache__
admin.cpython-36.pyc 179B
models.cpython-38.pyc 183B
apps.cpython-38.pyc 441B
__init__.cpython-38.pyc 145B
apps.cpython-36.pyc 430B
views.cpython-36.pyc 868B
__init__.cpython-36.pyc 138B
views.cpython-38.pyc 877B
admin.cpython-38.pyc 186B
models.cpython-36.pyc 176B
__init__.py 0B
migrations
__pycache__
__init__.cpython-38.pyc 156B
__init__.cpython-36.pyc 149B
__init__.py 0B
views.py 463B
admin.py 63B
tests.py 60B
recommender_system_code.py 8KB
manage.py 665B
requirement.txt 20B
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