基于协同过滤进行金融产品个性化推荐.zip

通过ItemKNN算法实现基于协同过滤的商品推荐.zip

基于用户的协同过滤算法，可以根据用户对电影的评价集推荐其潜在喜爱电影。

毕业设计 系统基于协同过滤， 基于用户的和基于item的都有实现 可在线预览 movie.colaplusice.com 基于django2＋python3.7+mysql/sqlite+bootstrap3 movielens数据集 邮箱:fjl2401@163.com 详细的技术文档和readme很全。里面附带论文和数据库文件以及爬虫

协同过滤系统的稀疏性与冷启动问题研究，挺好的一个文档

协同过滤音乐推荐 (Docker 部署） 协同过滤 音乐推荐 深度学习 音乐检索 Docker @[toc] 介绍 项目主要工作在 Million Song Dataset 数据集下基于 Python 的 scikit-surprise 库实现了基于协同过滤的音乐推荐，还有用 CNN (卷积神经网络) 实现相似音乐推荐。 其中，协同过滤主要基于 Python scikit-surprise 库的 写的协同过滤算法， 所采用的数据集的原因，协同过滤出来的指标比较低，系统中协同过滤的结果采用三个算法输出的结果投票。 另外就是参照下面的参考项目做了基于深度学习的音乐推荐，该项目主要实现相似相似旋律的音乐推荐。其主要通过 CNN 对音乐音频信息进行特征提取，然后对提取后的特征向量与实现保存好的一些音乐特征向量进行相似度匹配，将相似度最高的几首音乐作为推荐结果。该方法可以用于音乐检索，音乐防抄袭

为了对用户的项目进行推荐以进行历史用户评级，正在使用几种智能系统。 最常见的方法是推荐系统。 发挥主要作用的主要领域是社交网络，数字营销，在线购物和电子商务。 推荐系统由几种建议技术组成。 在这里，我们使用了众所周知的协作过滤（CF）方法。 存在两种类型的问题，协作过滤主要解决这些问题。 它们是完全冷启动（CCS）问题和不完全冷启动（ICS）问题。 作者提出了三种新颖的方法，例如协同过滤，人工神经网络以及最后的支持向量机来解决CCS和ICS问题。 基于特定的深度神经网络SADE，我们可以删除产品的特征。 通过使用顺序激活的用户和产品特性，我们可以适应最新技术CF模型，时间SVD ++的冷启动产品额定值。 拟议的系统由Netflix评级数据集组成，该数据集用于执行基线技术来对冷启动项目进行评级预测。 在ICS项上比较了两种推荐技术的计算结果，证明了该方法的适应性。 由于冷启动转移到非冷启动状态，因此所提出的方法能够转移产品。 这里采用人工神经网络（ANN）提取项目内容特征。 用户偏好之一（例如时间动态）用于将满足的特征获取到预测中以克服这些问题。 对于分类过程，与早期方法相比，我们使用了

Qmazon：Qt C ++图书推荐与评论系统GUI协同过滤推荐协同过滤，图书推荐系统，图书交叉数据集

[ 协同过滤与隐语义模型推荐系统实例1: 数据处理 ] [ 协同过滤与隐语义模型推荐系统实例2: 基于相似度的推荐 ] 隐语义模型推荐 基于矩阵分解（SVD）的推荐 # 先计算歌曲被当前用户播放量/用户播放总量 当做分值 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns

使用Scala语言写的一些spark的协同过滤算法，参考使用