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搜索资源列表

  1. Amazon推荐算法，标题要长，汗

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  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-03-24
    • 文件大小：381952
    • 提供者：onemonkey

  1. Amazon推荐算法 中英文对照

  2. 这是介绍AMazon推荐系统的推荐方法，并且是中英文对照版的！希望大家喜欢

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2011-08-09
    • 文件大小：381952
    • 提供者：penggsz

  1. Amazon推荐算法

  2. Amazon 推荐 算法 强烈推荐。 Amazon 推荐 算法 强烈推荐。 Amazon 推荐 算法 强烈推荐。 Amazon 推荐 算法 强烈推荐。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-08-17
    • 文件大小：381952
    • 提供者：caitao1985

  1. Amazon推荐算法

  2. 亚马逊的推荐算法，别的不说了，你懂的...

  3. 所属分类：电子商务

    • 发布日期：2011-08-19
    • 文件大小：381952
    • 提供者：w_chengan

  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. Amazon推荐算法

  2. Amazon使用的推荐算法简要解析 推荐系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-06-10
    • 文件大小：381952
    • 提供者：ponnim_cs_dn

  1. amazon_recommendation

  2. 对amazon.com recommendation:item-to-item collaborative filtering提到的协同过滤推荐算法进行了实现。文件中ratings.xlsx是数据集，movies.xlsx存储的是电影名字和相应编号，name_index.mat是把movies.xlsx导入matlab后生成的数据文件（有两部分，改了一下名字，在recommendations函数中会用到）。similarity.m是生成各种需要的数据，recommendations.m是产生推

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-17
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：fengc0010

  1. Amazon推荐算法

  2. 在Amazon.com，利用Item-to-Item Collaborative Filtering推荐算法，即基于物品的协同过滤推荐算法，对每位顾客提供在线商店个性化服务。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-07-22
    • 文件大小：381952
    • 提供者：echojosse

  1. 协同过滤推荐算法.ppt

  2. 随着互联网的普及，网络资源的激增，用户很难快速找到需要 的信息。为了提供精确而又快速的推荐, 研究者提出了多种推荐算 法, 其中协同过滤推荐算法是应用最为成功的一种。 协同过滤这一概念首次于1992 年由Goldberg、Nicols、Oki及 Terry提出,应用于Tapestry系统, 该系统仅适用较小用户群(比如, 某一个单位内部),而且对用户有过多要求(比如,要求用户显式的 给出评价).目前,许多电子商务网站都已经使用了推荐系统, 如 Amazon、CDNow、Drugstore，当当

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：247808
    • 提供者：lyraleo

  1. Practical Recommender Systems; Kim Falk;January 2019

  2. 在线推荐系统可以帮助用户找到电影，工作，餐馆甚至浪漫！将统计数据，人口统计数据和查询术语结合起来，可以获得令人满意的结果。学习以正确的方式构建推荐系统：它可以成就或破坏您的应用程序！ Practical Recommender Systems解释了推荐系统的工作原理，并展示了如何为您的网站创建和应用它们。在介绍了基础知识后，您将了解如何收集用户数据并生成个性化建议。您将学习如何使用最流行的推荐算法，并在Amazon和Netflix等网站上查看它们的示例。最后，本书介绍了在网站增长时遇到的扩展问

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-24
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：qq_34886524

  1. Practical Recommender Systems (Python) - 2019.pdf

  2. 关于推荐系统从算法到工程，架构的一本综合书，详细介绍了如何开发一个使用的推荐系统，2019年最新版。 英文介绍： Practical Recommender Systems explains how recommender systems work and shows how to create and apply them for your site. After covering the basics, you’ll see how to collect user data and pro

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-23
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：ustcer_9801

  1. Projects-with-Spark-源码

  2. 火花项目 使用Python中的Apache Spark进行大数据 概述 此存储库包含一些有用的代码，这些代码是我在Udemy上有关Apache Spark的课程中的一些活动和练习的一部分。 我在非分布式环境中具有处理所有这些方面的经验（广度优先搜索和流数据除外）。 使用spark RDD和数据框框架将这些方法应用于大型数据集（甚至在我的个人计算机上）真的很有趣。 了解广度优先搜索算法并将其应用于在（伪）社交媒体图中找到分离度的过程非常令人着迷。 除此之外，我还尝试处理与Apache Spark提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42117116

  1. ECE271B_Group3:第3组的ECE271B项目-源码

  2. ECE 271B：购物建议 在过去的几十年中，由于我们生活中信息的不断增加，推荐系统已成为热门话题。 这是解决信息超载问题的一种重要方法，已应用于许多领域，例如在线商店的产品推荐器和社交媒体平台的内容推荐器。 在这项工作中，引入了两种算法来解决Amazon美食推荐问题，即协同过滤和潜在因子模型。 这些算法用于预测用户对产品的评分，并为用户生成推荐列表。 最后显示了两个模型的结果。 楷模 协同过滤器（CF） 基于用户的CF 基于项目的CF 潜在因素模型 实作 数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42126399

  1. amazon-clone-源码

  2. 亚马逊克隆 该项目旨在创建电子商务巨人：亚马逊的复印本。 该项目旨在复制所有可用的功能，特性和功能。 暹罗外观也受此项目范围的约束。 换句话说，登陆该网站的用户会以为自己在真正的亚马逊商店中而“在家中”。 代码将遵循最佳做法； 使用的技术堆栈将是MERN-其中“ M”代表MongoDB（不是MySQL（i） ）。 创建的某些页面将是主页，帐户，附加项条件，购物车，存档订单，再次购买，重新购买，再次购买，取消订单，更改发货速度，交货，亚马逊Prime，订单，包裹到达失败，定期购买设置，下单，有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：829440
    • 提供者：weixin_42150341

  1. --Courses--:该存储库包含我在编程过程中修读的所有课程的所有工作。 这些课程和问题来自我的学习机构，所有解决方案都是我的！-源码

  2. - 课程 - 该存储库包含我在编程过程中修读的所有课程的所有工作。 课程和问题来自我的学习机构，所有解决方案都是我的！ 通过对Java的介绍，您将迈出软件开发事业的第一步，这是最热门的编程语言之一，也是Android操作系统的基础。 专为初学者设计的本专业课程将教您核心编程概念，并使您能够编写解决复杂问题的程序。 此外，您还将获得软件工程师解决实际问题所需的基础技能，从设计算法到测试和调试程序。 以项目为中心，该专业知识将帮助您创建作品集以证明您的新编程技能。 在总结中，您将创建一个与Netfl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：weixin_42098759

  1. amazon-sagemaker-custom-recommender-system-源码

  2. 在Amazon SageMaker上构建定制的推荐系统 概括 推荐系统已用于定制在线平台上的客户体验。 是一项完全托管的服务，可轻松开发推荐系统解决方案； 它会自动检查数据，执行功能和算法选择，根据您的数据优化模型，并部署和托管模型以进行实时推荐推断。 但是，由于某些领域的独特限制，有时需要定制推荐系统。 在此项目中，我将您了解如何使用上TensorFlow 2.0中的神经协作过滤模型构建和部署自定义的推荐系统。在此基础上，您可以据此进一步进行自定义。 入门 （ ml.t2.medium实例足

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42121272

  1. RNN-music-recommender:基于顺序内容的推荐系统-源码

  2. 最佳播放列表不仅仅是歌曲集 您是否曾经制作过播放列表或混音带，却无法按顺序放置歌曲？ 也许我们可以从不同的Spotify用户那里学到什么才是一个好的播放列表。 最佳播放列表的流量很好。 考虑到他们具有相同的音轨和技术才能，这就是将好的DJ与坏的DJ分开的原因。 积累和分解会带来有趣的体验，而不仅仅是挑选与上一首最相似的歌曲。 解决方案 深度顺序内容优化或“ DISCO” 使用递归神经网络订购建议。 该项目的主要重点是基于内容的算法，该算法将位于协作过滤层的顶部。 关键概念 推荐系统 序列学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42132056

  1. Building-Recommender-Systems-with-Machine-Learning-and-AI:Packt发行的《使用机器学习和AI构建推荐系统》-源码

  2. 用机器学习和AI构建推荐系统 Packt发行的《使用机器学习和AI构建推荐系统》 使用机器学习和AI构建推荐系统[视频] 这是的代码库。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频 弗兰克·凯恩（Frank Kane）在亚马逊工作了九年，在那里他领导并领导了许多亚马逊个性化产品推荐技术的开发。 在这些机器学习算法中，您可以在Netflix主页，YouTube和Amazon上无处不在看到自动推荐，因为这些机器学习算法可以了解您的独特兴趣，并为您个人提供最佳的产品或内容。 这些技

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42150341

  1. 求职与推荐-源码

  2. 求职与推荐 概括 开发了一个交互式网页，供用户搜索和应用职位（HTML，CSS，AJAX） 使用收藏夹记录提供个性化的职位推荐 使用RESTful API创建Java Servlet，以处理HTTP请求和响应 在Amazon RDS上构建MySQL数据库以存储来自Github API的位置数据 使用MonkeyLearn API从职位描述中提取关键字 设计算法（基于内容的推荐）以实施工作推荐 部署到Amazon EC2以提高性能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42104778

  1. MovieRecommendationEngine：一种简单的算法，可帮助您获取之前看过的电影的电影推荐-源码

  2. 电影推荐引擎 一种简单的算法，可帮助您获取以前看过的电影的电影推荐。 它是如何工作的？ 它从用户那里获得电影作为输入，然后比较不同的参数，例如工作室名称，演员/女演员，类型，导演等，并为您提供七部电影。 它使用存储在定义良好的csv文件数据库中的信息。 该程序在哪里使用？ 该程序用于各种视频流服务中，例如Amazon Prime Video，Netflix，Hotstar，Disney +，Youtube等，以根据观看者的观看历史向观看者推荐其他视频或电影。 使用的模块----> 大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42181686
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