没有合适的资源？快使用搜索试试~ 我知道了~

文库首页开发技术其它RecommendRelative:推荐系统相关模型包括召回和排序

RecommendRelative:推荐系统相关模型包括召回和排序

共46个文件

py：24个

ipynb：6个

xml：5个

系统开源

需积分: 27 3 下载量 36 浏览量 2021-03-11 15:28:09 上传评论收藏 7MB ZIP 举报

温馨提示

RecommendRelative:推荐系统相关模型包括召回和排序

资源推荐

资源详情

资源评论

EvaluatorOnMahout:在mahout原始码之上，至少提供更好的封装，提供评估器功能，包括准确率，召回率等评估方法。主要是用于推荐系统的评估，包括相似度计算，基于用户或基于物品推荐相关方法的评估

评估师在mahout原始码之上，并至少提供了更好的封装，提供评估器功能，包括准确率，召回率等评估方法。

generative-evaluation-prdc:生成模型的精度，召回率，密度和覆盖率度量的代码库。 ICML 2020

生成模型的可靠保真度和多样性指标（ICML 2020）Muhammad Ferjad Naeem 1,3 * ，Seong Joon Oh 2 * ，Yunjey Choi 1 ，Youngjung Uh 1 ，Jaejun Yoo 1,4 Clova AI Research完成的工作*平等贡献1 NAVER公司的Clova AI...

Recommender-System:推荐系统概述

京东数据驱动下的个性化推荐系统.pdf

5星 · 资源好评率100%

PaddleRec:大规模推荐模型训练工具

卡尔曼平滑滤波代码matlab-Kalman-Filter:非常简单的离散卡尔曼滤波

5星 · 资源好评率100%

卡尔曼·克劳迪代码 matlab 卡尔曼滤波器我为我关于卡尔曼滤波的研究制作了教程。我附上了与卡尔曼滤波算法相关的好文章。我忽略了我的大部分代码都受到 atushi 的启发。算法总结首先，尝试了解什么是测量模型和卡尔曼滤波器方程。我的灵感来自卡尔曼滤波 - 使用 MATLAB 的理论和实践我们使用恒速模型来预测状态矩阵。样品在这里，我们向您展示当人类侵入感应区域时的雷达跟踪场景示

matlab鸢尾花降维代码-PCA:主成分分析

matlab鸢尾花降维代码

uwb定位matlab代码-UWB-Positioning:超宽带定位

uwb定位matlab代码超宽带定位超宽带 (UWB) 室内定位系统。信号处理 2017 年 1 月 – 2018 年 12 月 UCLouvain, 硕士生项目：超宽带（UWB）室内定位系统。 UCLouvain 信号处理课程范围内的项目。任务：目标是跟踪被 5 个接收器包围的室内发射器的位置。提供了接收到的信号和原始信号，我们必须重新创建发射器随时间创建的路径，并将其与实际轨迹进行比

matlab光的衍射代码-FDTD-Solutions-Script-Library:FDTD解决方案用于超表面全息照相（FSMH）的脚本库

5星 · 资源好评率100%

matlab光的衍射代码超表面全息 FDTD Solutions 脚本库 FDTD Solutions Script Library for Metasurface Holographic 暂时自用，未完成。项目简介 Lumerical FDTD Solutions 仿真超表面（Metasurface）用到的脚本文件。功能特性 ./data/Material/: 存放材料数据 ./sourc

pseudogen:一种从源代码自动生成伪代码的工具-ps source code

4星 · 用户满意度95%

假性原一种从源代码自动生成伪代码的工具。安装使用Docker 泊坞窗就是您所需要的。 docker attach `docker run -itd delihiros/pseudogen` /# cd pseudogen/data /# ../run-pseudogen.sh -f tune/travatar.ini 要求需要Python 3.5+ apt install

BUAA-OSLAB-2020:北航小操作系统实验Lab0-Lab6

5星 · 资源好评率100%

北航小操作系统实验Lab0-Lab6 实验更新时间实验室0 2020/4/11 实验1 2020/4/29 2020-06-07更新 Lab0-Lab6已全部完成。每个实验的报告会上传在博客里。（可能要等到考完试了才有时间弄了） 2020-06-28更新实验报告Lab1-Lab4已发布在博客上。写这个太费时间了，你也能看到我写的也是超详细，Lab5和Lab6实在没时间写了，所以就咕

收起资源包目录

RecommendRelative-master.zip （46个子文件）

RecommendRelative-master

recallModels

item2vec.ipynb 24KB

隐语义模型.ipynb 11KB

基于邻域的算法.ipynb 22KB

DeepRecommender

models

DeepAutoEncoder.py 4KB

test

test_autoencoder.py 7KB

data_util

movie_lense_data_converter.py 3KB

layers

input_layers.py 5KB

基于图的模型.ipynb 13KB

FPGrowth

FPGrowth.py 4KB

FPGrowth.scala 2KB

Draph Embeding

node2vec.py 2KB

ml-1m

movies.dat 167KB

README 5KB

ratings.dat 23.45MB

users.dat 131KB

SwingRecall.py 677B

ctrModels

XGB_LR

xgb_lr.scala 16KB

xgb_lr.ipynb 111KB

LR.ipynb 42KB

data

adult.data 3.79MB

ua.test 182KB

adult.test 1.91MB

ua.base 1.71MB

preprocessing

DataProcess.py 5KB

__init__.py 0B

layers

EmbeddingLayer.py 1KB

WideModule.py 783B

__init__.py 0B

DeepModule.py 2KB

examples

aldult_dfm.py 932B

aldult_wdl.py 2KB

utils

loss.py 287B

metrics.py 433B

optimizers.py 377B

__init__.py 0B

deep_models

DeepFM.py 6KB

wdl_dataset.py 823B

FM.py 3KB

WideDeep.py 8KB

__init__.py 0B

.idea

misc.xml 288B

vcs.xml 180B

modules.xml 286B

dictionaries

SUPERWISE.xml 88B

workspace.xml 8KB

RecommendRelative.iml 455B

共 46 条

评论收藏

内容反馈

资源评论

资源反馈

评论星级较低，若资源使用遇到问题可联系上传者，3个工作日内问题未解决可申请退款~

曲奇小朋友

粉丝: 18
资源: 4575

上传资源快速赚钱

我的内容管理展开

我的资源快来上传第一个资源

我的收益

登录查看自己的收益

我的积分登录查看自己的积分

我的C币登录后查看C币余额

我的收藏

我的下载

下载帮助

前往需求广场，查看用户热搜

RecommendRelative:推荐系统相关模型包括召回和排序

搜索推荐系统10项目实战系列Z1：手把手教学（商品搜索系统、学术文献检索）语义检索系统搭建、召回排序模型详解

Recommend:推荐系统

序列召回推荐模型资料说明：掌握经典的推荐系统序列召回算法/模型

1-5 对比学习视角：重新审视推荐系统的召回粗排模型-张俊林.pdf

Avazu推荐算法必备数据集，无论是召回还是排序都是必备的数据集

Recommend

人工智能-项目实践-推荐系统-基于PyTorch实现推荐相关的深度学习算法，包含排序（rank）和召回（match）.zip

人工智能-项目实践-推荐系统-基于双塔模型的推荐召回排序与部署.zip

人工智能-项目实践-推荐系统-基于spark的推荐系统，包含离线召回模块、排序模块、服务模块、秒杀模块四个模块.zip

推荐系统技术路线（入门）：召回到排序再到重排

2-3 莫比乌斯：百度凤巢新一代广告召回系统-祝帅.pdf

搜索关键技术：倒排索引与Query召回

新能源行业动态点评：特斯拉因巡航控制系统召回超28万辆电动车.pdf

DataFunSummit：2021年互联网核心应用算法峰会PPT合集（13份）.zip

deepRecModel：推荐系统模型

3-9+模型化召回在陌陌社交推荐的探索和应用.pdf

推荐者：基于RFM和决策树模型合并专家推荐系统。融合了RFM模型和决策树模型，结合专业运营人员的业务运营，发掘潜在用户，进行推荐营销召回

EvaluatorOnMahout:在mahout原始码之上，至少提供更好的封装，提供评估器功能，包括准确率，召回率等评估方法。主要是用于推荐系统的评估，包括相似度计算，基于用户或基于物品推荐相关方法的评估

generative-evaluation-prdc:生成模型的精度，召回率，密度和覆盖率度量的代码库。 ICML 2020

Recommender-System:推荐系统概述

京东数据驱动下的个性化推荐系统.pdf

PaddleRec:大规模推荐模型训练工具

卡尔曼平滑滤波代码matlab-Kalman-Filter:非常简单的离散卡尔曼滤波

matlab鸢尾花降维代码-PCA:主成分分析

uwb定位matlab代码-UWB-Positioning:超宽带定位

matlab光的衍射代码-FDTD-Solutions-Script-Library:FDTD解决方案用于超表面全息照相（FSMH）的脚本库

pseudogen:一种从源代码自动生成伪代码的工具-ps source code

BUAA-OSLAB-2020:北航小操作系统实验Lab0-Lab6

最新资源