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搜索资源列表

  1. 协同过滤算法源码

  2. 基于项目（Item-based）协同过滤算法源码 可用于个性化推荐 参加卓越亚马逊商品推荐

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-12-12
    • 文件大小：7168
    • 提供者：gsnicholas

  1. Amazon(亚马逊)商品推荐算法

  2. 在Amazon.com，我们利用推荐算法，对每位顾客 提供在线商店个性化。在顾客兴趣的基础上，商 店有了彻底的改观，向一个软件工程师展示编程 类标题，向一位新妈妈展示婴儿玩具。点击率和 转化率——基于网络和邮件广告的两个重要评估 指标——极大地超越了那些未定向内容，比如 banner广告和热卖列表。

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2012-07-09
    • 文件大小：381952
    • 提供者：hsg4ok

  1. 关于商品推荐推荐算法

  2. 关于天猫的推荐算法，针对天猫用户的操作行为来做出对用户后续操作的预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：sinat_15110761

  1. 基于asp.net的商品推荐系统

  2. 基于asp.net的商品推荐系统，采用贝叶斯算法。有完整源代码和文档。

  3. 所属分类：网页制作

    • 发布日期：2015-10-02
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：u011309906

  1. 购物网站商品推荐算法设计（doc文档）

  2. 购物网站商品推荐算法设计并与淘宝商品推荐算法进行比较

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-05-27
    • 文件大小：626688
    • 提供者：u014754127

  1. 基于Hadoop的商品推荐（老师版）

  2. 完整的基于MapReduce的商品推荐算法，包括对信息采集，得到用户购买向量和商品推荐矩阵并相乘，去重后将数据提交给数据库等。本代码在Yarn集群下可以完美执行 。

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-04-18
    • 文件大小：23552
    • 提供者：uhgfrdss

  1. 购物网站商品推荐算法论文

  2. 购物网站商品推荐算法论文，购物网站商品推荐算法论文

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-01-30
    • 文件大小：384000
    • 提供者：weixin_43358229

  1. Hadoop商品推荐系统-源码.zip

  2. 运用Hadoop 运用协同过滤算法 基于Hadoop的商品推荐系统的设计源码和设计指导书 使用Eclipse的export功能把所有源码打包，然后把打包后的jar文件拷贝到hadoop集群的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib目录下面。这一步相当重要，否则项目将无法找到相关类。注意，如果搭建的是全分布集群，那么需要把这个jar包拷贝到每一个集群节点的该目录下，否则会运行时会报错，提示找不到相关类的定义。

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2020-03-17
    • 文件大小：273408
    • 提供者：qq_32663797

  1. 安全编程课程设计报告 商品推荐算法课设.zip

  2. 安全编程课设报告，主要是协调过滤推荐算法，内含代码和文档。java写的.协同过滤技术是个性化推荐技术最为核心的技术之一，也是目前应用最为广泛和成功的技术。这个课设主要研究的是基于用户的协同过滤商品推荐算法。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-02-27
    • 文件大小：518144
    • 提供者：wyw28

  1. 基于强化学习的商品推荐系统.docx

  2. 商品推荐系统是当下机器学习算法应用中比较成熟的一个场景，当我们打开浏览器进入电商网站时，都可以看到在侧框出现的商品推荐。这些推荐的背后可能是很复杂的框架，如基于用户画像和历史购买数据的推荐引擎，也可能是简单的按照人群划分的一类推荐。推荐系统作为电商购物系统的重要组成部分，本文就利用推荐算法—协同过滤，搭建一套商品推荐系统。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：168960
    • 提供者：qq_35066900

  1. 一种基于时间和标签上下文的协同过滤推荐算法

  2. 针对常规推荐算法数据单一、准确性和可靠性都比较低的问题,提出了将时间和标签上下文信息加入到推荐算法中,以丰富单个用户或商品的信息。利用时间信息挖掘用户间的影响关系,同时利用标签上下文来衡量物品间的关系,最后将用户关系向量和物品关系向量融合到概率矩阵分解模型中。实验结果表明,提出的协同过滤推荐算法能够提高推荐的准确性和精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：608256
    • 提供者：weixin_38638163

  1. 基于Apriori算法的商品推荐代码示例

  2. Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。代码比较简单，直接使用python中的Aprio库调用Apriori算法。下载前请考虑好

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-02
    • 文件大小：140288
    • 提供者：weixin_43582101

  1. 融合用户属性信息的冷启动推荐算法

  2. 协同过滤算法广泛应用于个性化推荐系统中。现有的基于社群相似性的协同过滤算法在新用户新商品的冷启动场景中难以使用，性能较差。对此，提出了一种基于矩阵分解和神经网络映射的冷启动推荐算法。首先，使用矩阵分解方法求出用户在潜在兴趣空间的向量表示；然后，训练神经网络学习从用户属性数据到潜在兴趣向量的映射关系；最后，融合用户的历史评分数据与属性数据各自生成的兴趣向量，给出平滑的推荐预测值。实验表明，当用户的评分记录很少时，预测性能有明显提升，融合用户的属性信息能较好地改善“冷启动”情况下推荐系统的性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：361472
    • 提供者：weixin_38685961

  1. 基于用户的协同过滤推荐算法实现

  2. 基于用户的协同过滤推荐算法实现 movielens数据集 输出评分矩阵 相似度 最近邻 推荐电影 预测评分 mae等测评指标

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：u011291472

  1. 基于单分类的协同过滤推荐算法

  2. 随着电子商务推荐系统中用户和商品数目的增加,用户商品评分数据集的稀疏性会导致协同过滤推荐算法的推荐质量下降。针对该问题,提出一种基于单分类的协同过滤推荐算法。根据目标用户评分商品对应的类别,选择候选最近邻居集,采用单分类预测用户对商品的评分,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性。实验结果表明,该算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38517122

  1. product-recommendation-system:基于用户的协同过滤算法实现的商品推荐系统https-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42164702

  1. 融合可信度和时效标签的商品推荐算法

  2. 为了提高电子商务推荐系统的性能，提出了考虑可信度的基于时效性的用户-项目-属性-标签四部图模型， 并针对该模型提出了一种新的推荐算法—融合可信度和时效标签的商品推荐算法．该模型算法改善新项目的冷启动问题；提出了基于评分信息的、基于项目属性的和基于用户时效标签的3种个性化预测评分方法，将这3种评 估方法融合，通过调节参数 α ， β 和 γ 平衡因子，判断这3种评估方法的影响因素权值，从而提高推荐的准确度．结果 表明该推荐算法既有较高的准确度，也有较高的新颖度，并且在某种程度上有效地处理了新项目推

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：295936
    • 提供者：weixin_38717870

  1. 融合可信度和时效标签的商品推荐算法

  2. 为了提高电子商务推荐系统的性能，提出了考虑可信度的基于时效性的用户－项目－属性－标签四部图模型，并针对该模型提出了一种新的推荐算法———融合可信度和时效标签的商品推荐算法．该模型算法改善新项目的冷启动问题；提出了基于评分信息的、基于项目属性的和基于用户时效标签的３种个性化预测评分方法，将这３种评估方法融合，通过调节参数α，β和γ 平衡因子，判断这３种评估方法的影响因素权值，从而提高推荐的准确度．结果.表明该推荐算法既有较高的准确度，也有较高的新颖度，并且在某种程度上有效地处理了新项目推荐的冷启动

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：293888
    • 提供者：weixin_38655561

  1. 基于用户行为分析的个性化推荐算法

  2. 随着商业智能系统和数据挖掘技术的发展，用户的行为数据对企业决策产生了重要的影响。网络电子商务平台可以利用这些数据分析后的结果，对特定的用户推送他们感兴趣的商品，这样能增强用户黏度，提高平台的商业价值。提出一种基于用户行为分析的个性化推荐算法，将用户的行为信息转化为用户评分矩阵，且提出一种改进的正则化非负矩阵分解算法，在原始正则化非负矩阵分解算法的基础上加入偏置信息。改进算法充分挖掘用户在网页上点击、购买、浏览、收藏等行为信息，将用户感兴趣的商品及时推送给用户。实验结果验证了本文所提出的两种算法的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38688145

  1. 一种基于知识树的推荐算法及其在移动电子商务上的应用

  2. 本文提出了一种有别于传统方法的、新颖的基于知识树的文档推荐算法，首先利用互联网资源构建基于词的知识树，然后运用EM算法不断用待分类的新文档自动更新知识树，使得词分类和文档分类结果同时达到最优，该算法不依赖于标注好的训练语料，是一种半监督的机器学习算法。在实际应用中，根据用户在移动互联网的互动行为，映射到知识树的相关分类，将同类的商品推荐给用户。在移动电子商务网络社区项目中，实验表明了该算法具有较高的执行效率，推荐结果的用户满意度约为83%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38567873
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