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推荐系统游乐场
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recommendation-system
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推荐系统 •该项目的目标是建立一个推荐系统，这是一个基于内容过滤和使用KNN和余弦相似度进行协同过滤的系统。 •最终结果将是为给定电影推荐类似电影的系统。
recommendation_system
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基于word2vec的推荐系统 如今，推荐引擎无处不在，数据科学家有望了解如何构建推荐引擎。 在这里，我使用了word2vec方法来构建推荐系统。 有趣的是，在此项目中，我没有在任何文本数据上使用word2vec。 包含代码和结果的完整文章可在上
neo4j-recommendation-system
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老师留言 尝试重命名存储库名称并添加更多材料，例如您的项目目标。 请参考上的存储库 基于防疫不便到校，改以预约网上讨论（周三除外），相关信息（如网址）或档案可备份于仓库或云端资料夹，刹车查阅。1/ 26 寒假进度 目前讨论先更改主题方向，改以电影或影视作品的推荐，依旧以neo4j做汇总后进行推荐 一样照neo4j对电影资料做分析与关系建图，建立合并后进行推荐，推荐的手法会用content-base
movie_recommendation_system
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movie_recommendation_system 这是电影推荐系统的一个小项目。
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使用n-gram语言模型的逐步API使用帮助 如所述，使用n-gram语言模型实现软件工程推荐系统 。 该推荐器已使用。 免责声明 该项目是“ ”课程的一部分，并遵循给定的。 目录 致电推荐人 持续部署 建造 伪像 测试覆盖率 贡献 学分 执照 入门 对于推荐程序的安装，您可以使用maven存储库依赖项，也可以编译该项目。 相应的子章节中概述了所需的步骤。 Maven配置 要在您的Mave
Building-a-Recommendation-System-with-R
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movie-recommendation-system
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the YouTube video recommendation system
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music_recommendation_system_project
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StudyProgram_recommendation_system
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该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构
Travel-Recommendation-System:使用基于内容和协作过滤技术的假期推荐系统
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出行推荐系统使用Apache Spark设计和开发旅行推荐系统。 使用监督学习使用协作过滤ALS（交替最小二乘）建立推荐模型。 用户的已使用Facebook签到数据可根据用户的兴趣变化提供有关旅行的动态推荐。...
Movie-Recommendation-System
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用于图数据库操作的微服务 该软件包是一种微服务，可简化操作图形数据库，并具有推荐产品的主要目的。 该软件包可与titan图数据库一起使用。 当前功能 顶点管理 边缘管理 运行任何gremlin查询 获取同时查看的推荐 获取推荐给谁的推荐 即将推出的功能 协同过滤器推荐 添加方法以插入样本数据 单元测试 文献资料 请访问以获取更多信息。 学分 贡献 欢迎捐款，我们将全额认捐。 有关详细信息，请参见。
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