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Recommendation-System
Recommendation-System
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Recommendation
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电影推荐 基于Web的音乐推荐系统,利用调整后的余弦相似度实现基于项目的协同过滤。 语言:JAVA,JSP,Javascript。 库:Apache Mahout
Book_Recommendation_System
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music-recommendation-system.ipynb
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Personalize-e-news-recommendation-system
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个性化电子新闻推荐系统个性化新闻推荐系统主要由四个部分组成。 新闻提取和分类,新闻汇总,摘要和推荐。 在这四个组件中,我的责任是为新闻推荐组件实施适当的方法。 我提出了混合新闻推荐系统,主要由四个模型...
Movie-Recommendation-System
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电影推荐系统 1.本项目使用的算法 1.1常用推荐算法 协同过滤 基于用户的CF 一种基于用户之间相似度的协作过滤形式,该相似度是使用用户对这些项目的评分计算得出的 对于不同的用户,初始化他们的几部电影的评分矩阵...
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餐饮推荐系统 请在下面的链接中找到数据和机器学习模型
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推荐系统 数据集 评论来自数据集和业务数据集。 用于勘探的数据是从原始数据集中随机抽样的。 数据探索-评论数据集 cd data-exploration spark-submit reviews.py 5 10 reviewsExploration.txt 根据我们的抽样评论数据集: 从2004年到2018年,评论数量逐年增加 超过560k的独立用户发表了书面评论 每个用户平均留下2条评论 最常
Movie_Recommendation_System
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电影推荐系统 使用Python和使用Tkinter的GUI的简单电影推荐器。 在该项目中,我使用了加权平均和基于内容的建议。 加权平均的公式由下式给出: 表中的内容 安装 对仓库进行下载,如下所示:使用git将基本仓库克隆到桌面上: $ git clone https://github.com/shinigamiloveapple/Movie_Recommendation_System.git
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音乐推荐系统 一种音乐推荐系统,可根据用户的收听历史向他们推荐新的音乐艺术家。 交替最小二乘(ALS)学习算法用于底层后端实现。 该系统已针对来自音乐流开放源代码服务Audioscrobbler的数据进行了培训和测试。...
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工作推荐系统这是职业职位推荐系统的存储库领域====== id-配置文件的唯一标识符careerjunction_za_primary_jobtitle-个人资料的最新职位careerjunction_za_recent_jobtitles-最近一个职位之后的下一个职位(最多2个...
Job-Recommendation-System:一个向IT求职者推荐IT职位的职位推荐系统
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数据集 要使用的数据集如下: : 职位发布数据集 特征提取和预处理 要运行文件,请从给定的链接下载堆栈溢出数据集,并将其放置在/ data / user_preprocessing文件夹中。 用户配置文件的特征提取和预处理由feature_...
Movie-Recommendation-System:包含的代码涵盖了推荐电影的各种方法,其中一些方法包括矩阵分解,基于深度学习的推荐系统
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电影推荐系统 数据集 用于此笔记本的数据集是MovieLens的1M额定数据集。 其中包含来自7120部电影和14025位用户的100万部电影评级。 该数据集包括: movieId 用户身份 评分 另外,电影的数据集包括电影名称和类型。...
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酒店推荐 所有在线旅行社都在努力满足其竞争对手设定的人工智能驱动的个性化标准。 此外,在线旅行世界已经成为一个竞争激烈的空间,在这个空间中,品牌试图通过推荐,比较,匹配和共享来吸引我们的注意力(和钱包)。 对于此任务,我们旨在为正在搜索酒店的Expedia用户创建最佳酒店推荐。 根据用户(或她)的搜索详细信息,预测用户可能预订的“酒店集群”。 方法论 1.K最近邻居 2.随机森林 3.朴素贝叶斯
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动漫推荐系统 Kaggle数据集: 这是一个kaggle数据集。 来源-https: 客观的: 在笔记本中,我们将建立一个基本的动漫协作推荐系统。 首先,让我们看一下数据集。 数据集信息: 该数据集包含有关来自12,294动漫的73,516个用户的用户偏好数据的信息。 每个用户都可以将动漫添加到其完成的列表中并给它一个评分,并且该数据集是这些评分的汇总。 其组成数字: 20.000.00
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工作推荐系统 该项目有两个模块:1.根据公司要求和学生技能向学生推荐公司。 2.根据要求将学生入围公司
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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。...
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Movie-Recommendation-with -EDA.ipynb
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Movie Recommendation System.ipynb
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