简单的电影推荐系统 采用协同过滤算法生成模型，进行预测推荐 实验环境：Ubuntu 19.04 + Hadoop 2.9.0 + Spark 2.4.3 + Python 3.7.3 实验工具：Jupyter笔记本 具体内容：ml-100k.zip文件是此实验的数据集，使用其中的u.data和u.item文件。

基于矩阵分解的电影推荐系统 本项目实现了陈家栋老师《推荐算法理论与实践》中的基于矩阵分解的电影推荐系统 备注十分详细，适合初学者学习

与知识图交互的学习意向以进行推荐 这是本文的PyTorch实现： 王翔，黄廷林，王定贤，袁彦成，刘振光，何湘南和蔡达生（2021年）。 与知识图交互的学习意向以进行推荐。 。 2021年4月19日至23日，在斯洛文尼亚卢布尔雅那的WWW'2021年举行。 作者：王翔博士（u.nus.edu上的xiangwang）和黄廷麟先生（zju.edu.cn上的tinglin.huang先生） 介绍 基于知识图的意图网络（KGIN）是一个推荐框架，它由三个组件组成：（1）用户意图建模，（2）关系路径感知聚合，（3）独立建模。 引文 如果您想在研究中使用我们的代码和数据集，请引用： @inproceedings{KGIN2020, author = {Xiang Wang and Tinglin Huang and Dingxia

Book_Recommendation_System

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。 movieId 标题 体裁 数据集可以在这里找到： : 使用的方法： 非个性化推荐 这种建议很简单，但非常有用。 因为它们为用户解决了冷启动问题。 那就是在不了解用户的情况下，我们可以向用户提出一些建议。 在获得用户的评论或获得有关用户的其他信息之后，我们可以切换一些更高级的模型，如下所述。 在笔记本中， IMDB给出的公式用于根据各种流派来计算最佳电影，并且可以将这些电影推荐给任何新用户。 观看X的人最常观看的电影是 该推荐器采用的方法是查看所有观看了特定电影的用户，然后计算该组返回的最受欢迎电影的收益。 寻找类似的电影 不考虑内容（仅基于

推荐已成为几乎所有基于信息和电子商务系统的组成部分。 推荐系统的目标是利用大量信息和产品目录，并根据用户的选择了解用户的偏好，并通过大量产品空间手动推荐他们无法选择的产品。 该领域的研究已经能够识别出各种算法和方法来做出以用户为中心的推荐。 从每个用户的个性化和偏好的角度来看，基于特定任务或产品领域的要求，每种算法都涵盖了一组不同的参数。 本研究论文讨论了各种推荐系统使用的现有方法及其比较，并提出了一种方法，该方法通过使用 Apriori 算法和关联规则来解决构建推荐系统的现有实践的缺点。

歌曲推荐系统 音乐推荐系统 我们从网上找到两个数据集，一个是用户和音乐的点播数据集，另一个是音乐的详细信息数据集。 利用上述数据，我们可以做一个音乐推荐系统。 在召回阶段，我们尝试了基于排行榜的推荐，基于协同过滤的推荐以及基于矩阵分解的推荐。我们选择矩阵分解来获得召回阶段的结果。 在排序阶段，我们用gbdt + lr的方式来对召回阶段的细分集进行排序。选择打分最高的几个作为最终排序结果。 详细介绍： :

电影推荐 这是使用TMDB Movies API为Android构建的电影推荐应用程序。 用户将根据自己喜欢的电影的选择获得电影推荐。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本 先决条件 Android Studio（> v1.4），TMDB电影API-密钥（ ） 注意：TMDB Movies API密钥需要插入对应的strings.xml文件中相应的字符串，该文件位于moviesRecommendation / app / src / main / res / values / strings.xml 配置 该项目是在以下配置下构建的： compileSdkVersion 23 buildToolsVersion "23.0.2" defaultConfig { applicationId "com.example.android.popularmovies"

###电影推荐系统（MovieLen） 运行Python3 download_dataset.py以下载movielens数据集 运行Python3 usercf.py以运行基于用户的协作过滤算法 运行Python3 itemcf.py以运行基于项目的协作过滤算法 运行Python3 dl/trainer.py训练深度学习模型并进行测试

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