音乐推荐系统 分析了一个包含 7.17 亿个评分的数据集，并为用户开发了音乐推荐系统。 生成图表以查找音乐行业中各种流派的趋势。

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推荐系统 推荐系统 一直想做一个推荐系统，便和朋友着手去做好，对应的文件如下： 算法 推荐系统相关的算法，数据处理。 positionData 采用scrapy爬取到的数据。 positionDetails 使用scrapy的爬虫文件，主要爬取职位详情，其中添加了反爬虫。 positionKeywords 使用scrapy爬取网站上所有的职位名称。

商品推荐系统（产品推荐系统） 项目介绍 商品推荐是针对用户面对海量的商品信息而不知从何下手的一种解决方案，它可以根据用户的喜好，年龄，点击量，购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现商品的推荐并在前台页面进行展示，我将使用余弦相似度的度量方法来计算用户与用户之间的相似性，最终将相似度较高级的用户浏览的商品推荐给用户。 项目目标 商品推荐：根据不同用户之间的相似性来推荐给用户合适的商品 一级类目管理：管理一级类目的相关功能 二级类目管理：管理二级类目的相关功能 商品管理：对商品进行上架，下架，修改信息 管理员管理：管理管理员，用于商城后台的管理平台页面 商城会员管理：管理商城会员，对商城页面的会员进行管理 商城会员登录及注册：实现商城用户的登录功能以及注册功能 项目所采用的技术 开发环境 操作系统：Windows8.1 IDE：Ec

电影推荐系统 这是基于协作过滤方法的电影推荐系统项目。

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。

电影推荐系统 电影推荐系统 数据集背景： 数据集下载： 数据集介绍： u.data表示100k条评分记录，每一列的数值含义是： 用户名| 商品编号| 评级| 时间戳记 u.user表示用户的信息，每一列的数值含义是： 用户名| 年龄| 性别| 职业邮政编码 u.item文件表示电影的相关信息，每一列的数值含义是： 电影ID | 电影名称| 发布日期| 视频发布日期| IMDb URL | 不明| 动作| 冒险| 动画| 儿童用品喜剧片| 犯罪| 纪录片| 戏剧| 幻想|黑色电影| 恐怖| 音乐剧| 神秘浪漫| 科幻|惊悚| 战争| 西部|

在当今的数字世界中，消费的内容种类繁多，例如书籍、视频、文章、电影等，找到自己选择的材料已成为一项万无一失的任务。 另一方面，数字内容提供商希望在最长时间内让越来越多的用户参与到他们的服务中。 推荐系统在哪里出现 内容提供商通过内容向用户提供建议 在本文中，我们提出了一个电影推荐系统。电影推荐系统的目的是为用户提供准确的电影推荐。 通常基本推荐系统做出推荐考虑以下因素之一； 用户偏好称为基于内容的过滤或类似用户的偏好称为协同过滤。 要创建稳定且准确的推荐系统，将使用基于内容的过滤。

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） careerjunction_za_historical_jobtitles-在最近的职位之后的所有其他职位（来自第4个职位） careerjunction_za_future_jobtitles-寻求者想要作为下一份工作的职位（野心） careerjunction_za_employer_names-所有工作的雇主 careerjunction_za_skills-所有技能 careerjunction_za_courses-教育/课程名称 我们想要的是： 对可以推断的数据的任何见解 如果

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