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搜索资源列表

  1. ItemCF,UserCF,SlopeOne

  2. 内容推荐系统,协同过滤,ItemC,UserCF,SlopeOne
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-11-16
    • 文件大小:153600
    • 提供者:shencore
  1. Mahout推荐算法usercf itemcf,slopeone三种算法实现

  2. 用web的形式实现了mahout中的三种基本算法,前参考博客:http://blog.csdn.net/zeqblog/article/details/16809223
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2013-11-18
    • 文件大小:18874368
    • 提供者:zeq9069
  1. 基于用户的协调过滤推荐算法userCF实验 C++源码

  2. 推荐系统中,基于邻域算法中的基于用户的协调过滤推荐算法的实现,环境Visual C++ 6.0,数据集MovieLens。
  3. 所属分类:电子商务

    • 发布日期:2014-02-20
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:homen_live
  1. 用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)

  2. 用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF) _ 粉丝日志_files
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2015-08-18
    • 文件大小:249856
    • 提供者:u012885160
  1. 阿里巴巴大数据竞赛

  2. AliDMCompetition 阿里巴巴大数据竞赛(http://102.alibaba.com/competition/addDiscovery/index.htm ) 数据说明 提供的原始文件有大约4M左右,涉及1千多天猫用户,几千个天猫品牌,总共10万多条的行为记录。 用户4种行为类型(Type)对应代码分别为: 点击:0 购买:1 收藏:2 购物车:3 提交格式 参赛者将预测的用户存入文本文件中,格式如下: user_id \t brand_id , brand_id , brand
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-01-05
    • 文件大小:550912
    • 提供者:huangyueranbbc
  1. Mahout推荐算法usercf itemcf,slopeone三种算法实现

  2. 用web的形式实现了mahout中的三种基本算法,前参考博客:http://blog.csdn.net/zeqblog/article/details/16809223
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-07-04
    • 文件大小:18874368
    • 提供者:u012859835
  1. 大数据推荐算法之基于用户协同过滤推荐实例

  2. 大数据推荐算法之基于用户协同过滤推荐实例usercf,python版,用movielens数据作例子
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2017-07-13
    • 文件大小:3072
    • 提供者:xxylql
  1. 基于用户协同过滤usercf的python代码实现

  2. 这是关于基于用户协同过滤usercf的python代码实现,初学涉及到这方面的朋友可以下载试试,数据时基于movielen上面的,可以自己去官网下载。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-29
    • 文件大小:3072
    • 提供者:qq_38150441
  1. 基于用户的协同过滤算法py3.x

  2. 基于用户的协同过滤算法py3.x基于用户的协同过滤算法py3.x基于用户的协同过滤算法py3.x基于用户的协同过滤算法py3.x基于用户的协同过滤算法py3.x基于用户的协同过滤算法py3.x基于用户的协同过滤算法py3.x基于用户的协同过滤算法py3.x
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2018-05-03
    • 文件大小:4096
    • 提供者:qq_34562093
  1. 推荐系统上机实践

  2. 学习大数据推荐系统,协同过滤算法,顾名思义就是指用户可以齐心协力,通过不断的和网站互动,是自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品,从而越来越满足自己的需求。 协同过滤算法主要有两种,一种是基于用户的协同过滤算法(UserCF),另一种是基于物品的协同过滤算法(ItemCF)。
  3. 所属分类:Hadoop

    • 发布日期:2019-02-11
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_44457533
  1. UserCF.cpp

  2. 【基于用户】的协同过滤智能推荐算法(UserCF)简单实现的一份code,注意是C++的,代码可理解性强,逻辑简单,需要的朋友可以一看。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-10
    • 文件大小:3072
    • 提供者:qq_37414463
  1. algebra_2005_2006.rar

  2. recommen system ,dataset ,itemCF,userCF related code and small dataset see: https://github.com/JulseJiang/Recommend_System
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-06-02
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:Julse
  1. RecommendSystem:推荐系统相关代码-源码

  2. 推荐系统 当前包含了UserCF和LFM俩个算法算法对应的数据集取自项亮的《推荐系统实践》一书算法的逻辑也参考该书 ———— 2015-04-25 ————
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_42112658
  1. eat-offer:以问题为主,专注于面经(主要是推荐系统,机器学习,并行计算,逐步)-源码

  2. 美食优惠个人笔记+面经专注于数据科学(推荐系统,机器学习,并行计算,预期) 所有面经都在持续,迭代更新中... 面经Mysql 01基础架构 02日志系统 03事务隔离 面经并发 01线程 02管程 03内存 04无锁 05不可变 06工具 螺纹池 联合会 面试题 面经推荐算法 主要参考王喆大佬的《深度学习推荐系统》,非常推荐 内容 完成度 评估指标 ★★☆☆☆ Algotithm-逻辑回归和线性回归 ★★☆☆☆ 算法 ★★☆☆☆ Algotithm-GBDT + LR
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:56623104
    • 提供者:weixin_42165712
  1. news-recommender:基于Mahout的新闻推荐系统-源码

  2. 基于Mahout的新闻推荐系统 相关技术 推荐算法 基于用户的协同过滤 基于内容的推荐 基于景点的推荐 :整体框架,实现了协同过滤 ,建立VSM :分词,关键词提取 :分词,关键词 :提供API,ORM 关键实现 基于用户的协同过滤 直接调用Mahout相关接口即可 选择不同的用户相似度度量方法,这里选择了基于谷本系数,基于对数似然和基于曼哈顿距离 基于内容的推荐 对新闻文本进行分词 调用Deeplearning4j中内置paragraphvector的方法,通过doc2vec内置VSM
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_42139357
  1. how-to-Building-a-recommendation-system:这是一个人工推荐系统的git-源码

  2. 如何建立推荐系统 这是一个人工推荐系统的git。 为了实现推荐系统,不得不从原来的基础打牢,今天主要复现之前的代码-2019-08-09 今天主要学习经典的案例:主要叉形增加: 主要介绍3大模型: 协同过滤UserCF的模型基于用户协同过滤算法 基于隐语义(LFM)的模型 基于图(PersonalRank)的模型参与人:数据集: 我主要把这部分代码做成了笔记本代码格式,一是为了学习,而是为了萌新能看懂,主要是做成我们好看到的。 1.第一部分代码主要是将dat转换为csv,我放入了preproc
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:10240
    • 提供者:weixin_42181888
  1. Recommender-System:在tensorflow中开发的推荐系统2。 算法-源码

  2. 推荐系统 一个开发中的推荐系统,在tensorflow 2中实现。 数据集:MovieLens-100k,MovieLens-1m,MovieLens-20m,lastfm,Book-Crossing和一些satori知识图。 算法:UserCF,ItemCF,LFM,SLIM,GMF,MLP,NeuMF,FM,DeepFM,MKR,RippleNet,KGCN等。 评估:ctr的auc f1和topk的精度调用。 要求 Python 3.8 Tensorflow 2.4.1 跑 ,并将
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:67584
    • 提供者:weixin_42138780
  1. RecSys:推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)-源码

  2. 记录系统 这是《推荐系统实践》中基于近邻的方法的代码实现。数据集使用的是MovieLen中大小为100K的数据集。程序分为6个文件: UserCF:基于用户的算法UserCF_IIF:改进的基于用户的算法ItemCF:基于物品的算法ItemCF_IUF:改进的基于物品的算法LFM:隐因子模型算法评价:评价指标mainCF:主函数,读取数据和测试
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:843776
    • 提供者:weixin_42146274
  1. recommendation:推荐系统实例-源码

  2. 推荐系统实例 前言 本项目代码是在看项亮的《推荐系统实践》时的练习代码,16年上传的第一版代码结构比较随意,为了对得起这几十个星星,特地取代一遍。 目录 基于协同过滤(UserCF)的模型 基于隐语义(LFM)的模型 基于图(PersonalRank)的模型 快速开始 请自行下载数据( 数据预处理 python manage.py预处理 模型运行 python manage.py [cf / lfm / prank] 其他和博客 博客: : 历史版本 2018.07.01 重构user_cf
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:9216
    • 提供者:weixin_42098759
  1. MusicRecommenderSystem:基于Django的音乐推荐-源码

  2. 它是什么 ? 这是基于Django的recommendation system 主要有3种算法用途: 一个。 UserCF (基于用户的协作过滤) b。 ItemCF (基于项目的协作过滤) C。 LFM (潜在因子模型) 该项目主要使用ItemCF作为推荐算法。 项目 遵循传统的MVC(Model / View / Control)体系结构 数据可视化 谷歌的海图图书馆 推荐原则是:如果同时有更多人喜欢项目A和项目B,则项目A和项目B具有明显的相似性。 简而言之,基本相似度是通
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42129300
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