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推荐系统源码

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recommend_sys_practice:《推荐系统实践》的代码实现

推荐系统实践 《推荐系统实践》的代码实现

基于Python实现的推荐系统实践代码 含数据源和源代码.rar

# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np from math import sqrt critics={'Lisa Rose': {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0, 'Superman Returns': 3.5, 'You, Me and Dupree': 2.5, 'The Night Listener': 3.0}, 'Gene Seymour': {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 1.5, 'Superman Returns': 5.0, 'The Night Listener': 3.0, 'You, Me and Dupree': 3.5}, 'Michael Phillips': {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.0, 'Superman Returns': 3.5, 'The Night Listener': 4.0}, 'Claudia Puig': {'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0, 'The Night Listener': 4.5, 'Superman Returns': 4.0, 'You, Me and Dupree': 2.5}, 'Mick LaSalle': {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 4.0, 'Just My Luck': 2.0, 'Superman Returns': 3.0, 'The Night Listener': 3.0, 'You, Me and Dupree': 2.0}, 'Jack Matthews': {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 4.0, 'The Night Listener': 3.0, 'Superman Returns': 5.0, 'You, Me and Dupree': 3.5}, 'Toby': {'Snakes on a Plane':4.5,'You, Me and Dupree':1.0,'Superman Returns':4.0}} df_critics=pd.DataFrame(critics) ##欧氏距离 def sim_distance(prefs,person1,person2): si={} for item in prefs[person1]: if item in prefs[person2]: si[item]=1 if len(si)==0: return 0 sum_of_squares=sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[person2][item],2) for item in prefs[person1] if item in prefs[person2]]) return 1/(1+sqrt(sum_of_squares)) ##numpy pandas 方法 def sim_distance2(prefs,person1,person2): return 1/(1+np.linalg.norm(prefs[person1]-prefs[person2])) ##皮尔逊相关系数 def sim_pearson(prefs,p1,p2): si={} for item in prefs[p1]: if item in prefs[p2]: si[item]=1 n=len(si) if n==0: return 1 ##对所有偏好求和 sum1=sum([prefs[p1][it] for it in si]) sum2=sum([prefs[p2][it] for it in si]) ##求平方和 sum1Sq=sum([pow(prefs[p1][it]

recommendation_algorithm:推荐系统算法实践

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安徽大学操作系统实验（八）基于扫描的磁盘调度算法，扫描算法（SCAN）和循环扫描算法（CSCAN），（实验报告+运行结果+源代码）

实验课上写的，有更好的想法可以提出，大家一起学习，赚点积分不容易 C语言编写，调试过可运行，含实验报告，含具体流程图 ，有注释和变量解释，环境为VS2008 安徽大学操作系统实验（八）基于扫描的磁盘调度算法，...

模型算法大全（20+种常用算法模型+代码实现）

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多边形扫描线填充算法 多边形扫描线填充源代码 未橡皮筋实现 类实现的算法 开源

多边形扫描线填充算法 未橡皮筋实现 类实现的算法 为多边形扫描线算法 未用橡皮筋多边形扫描线填充源代码实现 整个算法由类实现 包含详细的算法描述 开放源代码

dijkstra算法C++实现的程序代码

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操作系统中页面置换算法的代码实现

实验目的： 1．熟悉FIFO，OPT和LRU算法 2．比较三种算法的性能优劣 实验内容： 写出FIFO，OPT和LRU算法的程序代码，并比较它们的算法性能。

推荐系统代码

通过CB、CF算法实现召回，LR逻辑回归算法实现精排序，pythonWeb实现的web页面

博客推荐系统源码

运行博客推荐程序需要注意的地方： 1. 打开mysql，增加blog数据库；修改src下面的jdbc.properties文件的用户名和密码； 2. 修改blog.xml（和Readme.txt同目录）的docBase为本地目录,放在tomcat的conf\Catalina\localhost目录下面； 3. 修改applicationContext.xml文件中的自动生成表的配置（hibernate.hbm2ddl.auto），第一次启动为create，后面改为update； 4. 启动服务器，运行test目录下面的DataGenerator.java、运行src/data目录下面的UserGenerate.java 即可插入test用户信息以及云平台信息（需要修改UserGenerate.java中云平台相关配置）; 版本：Spring3+Struts2+Hibernate3+Hadoop1.0.4+Mahout0.7+Mysql5

几个推荐算法的java实现

java实现的几个推荐算法：slopeone SVD,RSVD,ItemNeighborSVD 内有readme,相关内容在blog.csdn.net/lgnlgn

推荐算法matlab代码

关于电影推荐算法的matlab代码实现，参考协同过滤算法过程，使用余弦相似度计算。

RecSystemPractice:项亮《推荐系统实践》的部分算法代码实现

RecSystemPractice 项亮《推荐系统实践》的部分算法/代码实现

祖冲之算法原理与实现_密码学源代码_C语言程序_C++程序源代码

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基于微信小程序的智能推荐点餐系统的设计与实现（毕业论文）.docx

1.2.2 推荐系统研究现状 1.3 本文的研究目标和内容 1.4 论文组织结构 第二章 系统相关技术概述 2.1 餐饮平台开发相关技术 2.1.1 微信小程序 2.1.2 uni-app 框架 2.1.3 SpringBoot 框架 2.1.4 数据库 2.2 推荐系统...

SVD算法的MATLAB实现代码

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recommendation-system-in-practice:推荐系统实践实例

推荐制度 推荐系统实践实例 使用数据集

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推荐系统实战课程，个性化推荐系统，智能推荐系统，机器学习算法

操作系统银行家算法c语言实现

c语言实现操作系统作业银行家算法，算法不是很复杂相信理解了算法就可以写的出来。其实代码还有些不足，望自行下去改进。 使用方法：编译后运行程序，输入保存文件绝对路径，一般在txt下，查看文件结果

基于微信小程序的智能推荐点餐系统的设计与实现

内容概要：设计出了一个点餐系统，并在其中加入推荐系统来为在餐厅内点餐的用户提供个性化的推荐服务，该推荐系统使用了对基于协同过滤推荐算法改进的混合推荐算法。其核心思想是通过基于关联法则的算法对物品进行...

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des算法的C语言实现，其中含有源代码，经测试结果准确

银行家算法（c语言代码）

这是我参考了很多的同类代码后，自己写的一个实现银行家算法以及随机分配算法的c语言代码。这个代码符合操作系统课程设计有关银行家算法的实现。这是我的老师验收之后，并且...代码内注释较详细，更加方便读懂程序。

银行家算法实现（代码全面解析）

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NSGAII算法的Python实现代码

以接近Matlab代码的编程结构，采用Python语言实现了基于非支配排序的多目标遗传算法——NSGAII，注释丰富，程序易于理解，所采用的主要是“创建函数-调用函数”模式。 首先根据搜集到的数据绘制目标问题的理论非劣...

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本资源是推荐系统中最基本且最精但的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试，需要别的数据集可以根据自己需要添加，只需修改Base.java文件中的...