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1、描述 Book Crossing 是一个书籍推荐系统数据，用以向用户推荐偏好的书籍。 由Cai-Nicolas Ziegler在经过4周的爬网（2004年8月/ 2004年）中，在人类系统 首席技术官Ron Hornbaker的允许下，从Book-Crossing社区中收集。包含278,858个用户（匿名但具有人口统计信息），提供1,149,780个评分（显式/隐式），约271,379本书。数据集中包含三张表，分别BX用户表，BX书表，BX书评表。 属性信息如下： BX用户表 User_ID 用户id Location 位置 Age 年龄 BX书 ISBN ISBN标识 Book-Title 书名 Book-Author 书作者 Year-Of-Publication 出版年 Publisher 发布者 Image-URL-S Image-URL-M Image-URL-L BX书评 包含书评信息。等级（Book-Rating）是显式的，以1-10（较高的值表示较高的欣赏度）表示，

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CSE523-机器学习-KHVM 一种音乐推荐系统，它使用协作过滤和机器学习算法（例如K近邻和奇异值分解（SVD））根据用户的喜好向用户推荐歌曲。 介绍 Music Recommend系统是一种根据用户的不同选择来预测或过滤偏好的系统，它从用户过去的收听历史中学习，并向他们推荐他们将来可能希望听到的各种歌曲。协作过滤算法可预测（还可以通过收集用户的喜好来过滤用户的品味，并实现来自许多其他用户的品味（协作）。 在项目的第一阶段，我们使用k最近邻算法构建了一个推荐系统，我们的系统还使用了表示均方根误差的RMSE。 对数据集进行预测时存在的误差的标准偏差称为RMSE。 均方根误差（RMSE）是用于确定回归线与数据点的匹配程度的度量。沿着RMSE，我们还应用了奇异值分解（SVD）.SVD是将矩阵分解为奇异向量的另一种方法和奇异值。 SVD通常在机器学习中用作数据缩减工具，并在其他矩阵运算（例如

目前电子商务网站提供的推荐服务很难满足用户的个性化需求，协同过滤算法作为应用最成功的推荐 算法，依然存在数据稀疏性、用户评分真实性等问题，制约着推荐系统的质量。设计和实现了一个基 于用户行为的个性化商品推荐系统，主要采用前融合组合推荐策略，避免了单纯使用协同过滤算法的 弱点。阐述了基于用户行为的个性化推荐系统的设计思想和实现过程，最终通过实验验证了本推荐系 统具有良好的推荐效果。

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电影推荐系统 ＃＃更新 最初是作为一个小型项目开始的，后来又扩展到了2018年4月提交的我在UMass的研究生毕业项目。 标题：基于帕累托优势概念的提速推荐系统 技术/工具：Python，pandas，matplotlib，numpy，Jupyter Notebook 先前的工作（首次提交）已扩展到进行研究和分析，以基于不同的指标来提取流行电影以提取主要数据对象（电影）。 摘要：每天都会成倍增加新内容，并且一次分析用户和/或项目的整个数据集以提出建议的效率不高。 需要通过处理代表大型数据集的部分数据来提高提出建议的速度。 使用帕累托原理的实现是基于这样的观察，即在任何情况下大多数结果都是由少数原因决定的，因此，我们尝试解决了分析数据以提出电影推荐的问题。 其背后的想法是，大多数用户在数据集中消耗的物品很少。 该项目的目的是找到一组非支配的项目，并基于少量数据提出建议，并将其与基于整个

使用Apple Turicreate的Steam游戏推荐系统 1.引言 Steam是Valve提供的视频游戏数字发行服务。 它是按玩家群划分的视频游戏发行类型中最大的平台。[1] Steam的用户可以将游戏数字下载到他们的个人资料库中。 可以在用户之间购买和赠送游戏，并且这些游戏将一直保留到用户自己删除为止。 Kaggle完成涉及Steam用户的数据集及其库中的游戏，用于分析。 提供的更多信息是特定用户玩游戏的小时数。 分析的目的是建立一个推荐系统，该系统可以向尚未玩过的其他用户准确地推荐游戏。 2.业务问题 主要问题是-根据用户购买的游戏数量以及玩游戏所花费的时间（以小时为单位），使用推荐系统可以向不同的用户建议哪些不同的游戏？ 本报告旨在对构建推荐系统向具有相似兴趣的用户推荐游戏的分析提出建议。 3.对项目感兴趣的人-目标受众 在这种情况下，目标受众是游戏玩家，他们会根据自己的兴趣