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资源分类
搜索资源列表
ItemCF,UserCF,SlopeOne
内容推荐系统,协同过滤,ItemC,UserCF,SlopeOne
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-11-16
文件大小:153600
提供者:
shencore
Mahout推荐算法usercf itemcf,slopeone三种算法实现
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
所属分类:
Web开发
发布日期:2013-11-18
文件大小:18874368
提供者:
zeq9069
基于物品的协同过滤推荐算法 c++实现 源码
基于邻域推荐算法中,基于物品的协调过滤推荐算法 itemCF 的visual c++ 的实现代码,MovieLens数据集。
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
阿里巴巴大数据竞赛
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
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-01-05
文件大小:550912
提供者:
huangyueranbbc
基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现
文件是基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现,包含MovieLens数据集中的ml-100k数据集,开发环境是Python2.7.代码是我按照《推荐系统实践》里面的公式写的完整程序,并添加了中文注释。
所属分类:
Python
发布日期:2017-02-21
文件大小:3145728
提供者:
flying_sfeng
Mahout推荐算法usercf itemcf,slopeone三种算法实现
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
所属分类:
Java
发布日期:2017-07-04
文件大小:18874368
提供者:
u012859835
基于ItemCF协同过滤、hadoop-mapreduce的商品推荐系统下载地址
基于ItemCF协同过滤、hadoop-mapreduce的商品推荐系统下载地址。 基于ItemCF的协同过滤 物品推荐系统 Collaborative filtering goods recommendation system based on ItemCF Step1.run(config, paths); // 格式化 去重 Format reset Step2.run(config, paths); // 计算得分矩阵 Score matrix Step3.run(config, pa
所属分类:
Hadoop
发布日期:2017-08-22
文件大小:51
提供者:
huangyueranbbc
itemCF的实现
用python简单实现了itemCF,具体算法可参考基于物品的协同过滤。
所属分类:
Python
发布日期:2018-04-16
文件大小:2048
提供者:
xiyangyang_hi
聚类做预处理,基于关联规则推荐算法
使用聚类对movielens 1M数据集做预处理,在itemCF基础上改进的基于关联规则学习的推荐算法
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-05-08
文件大小:661504
提供者:
qq_34562093
运行结果输出
这是运行MapReduce程序,正常后的输出结果,基于itemCF(物品的协同过滤宣发)
所属分类:
Hadoop
发布日期:2018-11-15
文件大小:13631488
提供者:
dkjhl
itemCF运行结果输出
这是运行MapReduce程序,正常后的输出结果,基于itemCF(物品的协同过滤首发)
所属分类:
Hadoop
发布日期:2018-11-15
文件大小:8388608
提供者:
dkjhl
基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现
基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现
所属分类:
专业指导
发布日期:2018-12-23
文件大小:4194304
提供者:
fengyepiaopiao199017
推荐系统上机实践
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)。
所属分类:
Hadoop
发布日期:2019-02-11
文件大小:8388608
提供者:
weixin_44457533
09-Hadoop编程.pdf
Hadoop编程思维导图,便捷整理思路,WordCount案例、Mapreduce案例、PageRank案例、TF-IDF案例、ItemCF案例
所属分类:
Hadoop
发布日期:2020-02-14
文件大小:1048576
提供者:
weixin_43555997
algebra_2005_2006.rar
recommen system ,dataset ,itemCF,userCF related code and small dataset see: https://github.com/JulseJiang/Recommend_System
所属分类:
讲义
发布日期:2020-06-02
文件大小:17825792
提供者:
Julse
CompetitionTianChi_newsRecommendation:天池大赛-新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛,SOLO赛,B榜排名55338-源码
比赛天池_新闻推荐 天池大赛-新闻推荐场景下的用户行为预测挑战赛,SOLO赛,B榜排名5/5338 解决方案 召回方案 使用热度召回,改进itemCF,分配Swing和item2vec进行多路召回,结合faiss库计算相似文章尝试解决冷启动问题,采用贝叶斯优化选择最优超参数,最终每个用户召回50篇文章。 排序方案 建立用户行为和文章自身特征,根据召回结果按照1:5划分正负样本转化为CTR预测问题,采用lightGBM进行5折交叉验证,根据转化概率得到文章的结果,最终HR 5达到0.27,HR
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:69632
提供者:
weixin_42133753
RecSystem:一个网站,一个推荐系统-源码
myRecSystem 信息推荐平台,一个网站+一个推荐系统 通过分析用户在网站上阅读文章的行为操作和属性,为用户推荐可能的读者的文章,兴趣相投的其他用户 开发环境以及版本 名称及版本 操作系统 Ubuntu 14.04 LTS 编辑器 Vim 7.4 服务器软件 阿帕奇??? 数据库 MySQL 5.5 开发语言 Python 3.4 后台框架 Django 1.8 LTS 前端框架 引导程序3 学习参考 --->分页功能的实现,其实文档里有 运行测试 开发日志(+日常吐槽) 2016.
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:532480
提供者:
weixin_42148053
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
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:56623104
提供者:
weixin_42165712
flink-commodity-recommendation-system:基于Flink的商品实时推荐系统。当用户产生评分行为时,数据由kafka发送到flink,根据用户历史评分行为进行实时和离线推荐。实时推荐包括:基于行为和实时热门,
Flink商品推荐系统 Recs 1.前言 系统使用入门的Recs ,灵感源于Recommendation System 。徽标使用在线徽标网站制作。作者开发该项目,是为了学习Flink以及相关的大数据中间件。出于展示目的,使用Springboot + Vue开发了配套的web。作者有过python + django + Javascr ipt的网络开发的经历,考虑到项目使用java开发,为了技术栈的统一,现学了Springboot框架以及Vue。 本项目之上了开源学习项目,前端部分层叠放置,
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:4194304
提供者:
weixin_42169245
Recommender-System:在tensorflow中开发的推荐系统2。 算法-源码
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-11
文件大小:67584
提供者:
weixin_42138780
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