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my-movie-recommender:个人电影推荐系统和研究沙箱
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2021-03-11
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我的电影推荐人 该存储库包含各种推荐系统工作。 一些工作与通过几种不同的矩阵分解方法提出用户电影推荐有关—本自述文件中包含的项目描述是特定于此的。 较新的工作涉及使用深度学习来开发混合的项对项内容协作推荐器- 对此工作进行了详细描述。 开发设置 cd进入存储库根目录 conda env create -f environment.yml source activate my-movie-recommender ipython kernel install --user --name=my-movie-recommender 确保已安装PyTorch conda install pytorch torchvision -c pytorch (适用于Linux和MacOS) 介绍 我喜欢看电影,但是寻找新的电影选择变得越来越困难。 我宁愿不重新观看,也没有太多运气手动在网上搜索随机电影
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my-movie-recommender-master.zip (38个子文件)
my-movie-recommender-master
environment.yml 0B
.gitignore 277B
README.md 8KB
notebooks
user_item_recommendations
wordsEn.txt 1.1MB
create-combined-ratings-data-ryan.ipynb 10KB
U.csv 33.67MB
7b-model-predict-SVD-adam.ipynb 22KB
movie_recommendations_adam_PMF.csv 128KB
6b-model-train-PMF-Ryan.ipynb 30KB
7c-model-predict-SVD-ryan.ipynb 36KB
7a-model-predict-PMF-adam.ipynb 22KB
2-filter-movies-for-training.ipynb 18KB
adam_ratings.pkl 19KB
5-model-selection-PMF.ipynb 100KB
movies_to_be_rated.csv 34B
movie_recommendations_adam_SVD.csv 110KB
objective_epochs.csv 1KB
4-create-ratings-profile.ipynb 104KB
6a-model-train-PMF-adam.ipynb 11KB
V.csv 6.51MB
model-train-Surprise.ipynb 7KB
3-filter-movies-for-profile-building.ipynb 226KB
movie_similarity
content-and-collaborative-similarity-recommender.ipynb 104KB
long_tail.png 6KB
autoencoder.ipynb 64KB
neural-net-movie-embedding-simple.ipynb 42KB
tfidf-tag-data.ipynb 93KB
neural-net-movie-embedding.ipynb 49KB
exploratory-analysis-popularity-bias.ipynb 74KB
exploratory-analysis-ratings.ipynb 279KB
movie_recommender
similarity.py 2KB
autoencoder.py 7KB
plots.py 197B
content_filtering.py 2KB
collaborative_filtering.py 1KB
__init__.py 0B
movie_filter.py 3KB
pmf.py 10KB
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