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recommendation-system-practice-notes:《推荐系统实践》代码与读书笔记,在线阅读地址:http...
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《推荐系统实践》读书笔记 项亮的《推荐系统实践》是推荐系统领域的经典入门教材之一。本书系统校准了和推荐系统有关的理论基础,介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(重叠率,可接受)和方法(例如AB测试),总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务,并提出了设计和实现推荐系统的方法与技巧,解决了在真实场景中应用推荐技术时最常遇到的一些问题。 使用说明 本笔记是搭配《推荐系统实践》一书来阅读。 本笔记将书中大部分的代码都实现了一遍,包括很多书中的数据可视化的图。 相关资料下载地址: 链接: : 提取码:pqf4 注: 在pycharm下,需要将src目录设置成Sources Root,因为很多程序都需要读取数据文件,为方便小伙伴们不同的项目路径,采用统一的Sources Root路径。 第2章的程序需要消耗大量的内存,如果不耐烦的小伙伴,可以将模型文件夹下的文件复制到src / main /
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recommendation-system-practice-notes-master.zip (86个子文件)
recommendation-system-practice-notes-master
.gitignore 3KB
src
data
README.md 194B
main
chapter3
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most_popular.py 1KB
chapter5
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path_fusion.py 1KB
util
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utils.py 1KB
delicious_reader.py 3KB
metric.py 4KB
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chapter8
predict_all_cascade.py 1KB
predict_all.py 1KB
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cluster.py 444B
chapter6
friend_suggestion_out_in_cosine.py 2KB
friend_suggestion_out_in.py 2KB
friend_suggestion_in.py 2KB
friend_suggestion_out.py 2KB
chapter2
itemnorm.py 624B
usercf.py 4KB
itemcf.py 3KB
lfm.py 5KB
useriif.py 1KB
personal_rank.py 2KB
itemiuf.py 1KB
chapter4
tag_based_tfidf.py 1KB
tag_based_tfidf_plus_sim.py 5KB
tag_based_tfidf_plus.py 2KB
simple_tag_based.py 5KB
test
chapter3
content_item_knn_test.py 3KB
user_registration_info_test.py 3KB
chapter5
tc_usercf_test.py 2KB
tc_itemcf_test.py 2KB
recent_popularity_test.py 2KB
chapter8
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predict_all_cascade_test.py 2KB
chapter6
friend_suggestion_out_in_cosine_test.py 2KB
friend_suggestion_in_test.py 2KB
friend_suggestion_out_in_test.py 2KB
friend_suggestion_out_test.py 2KB
LICENSE 34KB
notes
08-第8章-评分预测问题.ipynb 30KB
images
7-2-three-connections.png 31KB
7-4-recommended-engine-architecture.png 54KB
7-1-recommend-system-relationship.png 22KB
7-3-recommended-system-architecture.png 42KB
07-第7章-推荐系统实例.ipynb 10KB
01-第1章-好的推荐系统.ipynb 13KB
04-第4章-利用用户标签数据.ipynb 88KB
06-第6章-利用社交网络数据.ipynb 22KB
02-第2章-用户行为数据简介.ipynb 116KB
03-第3章-推荐系统冷启动问题.ipynb 21KB
05-第5章-利用上下文信息.ipynb 32KB
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docs
chapter06
第6章-利用社交网络数据.md 14KB
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第7章-推荐系统实例.md 8KB
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第1章-好的推荐系统.md 10KB
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第5章-利用上下文信息.md 20KB
chapter03
第3章-推荐系统冷启动问题.md 14KB
chapter02
第2章-利用用户行为数据.md 39KB
chapter08
第8章-评分预测问题.md 20KB
chapter04
第4章-利用用户标签数据.md 19KB
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陈菌菇
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