推荐系统 《推荐系统实践》算法python实现

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

推荐系统-LightFM 使用python中的LightFM软件包的可扩展性Recommeder系统，用于电子娱乐。 在研究Recommender系统时，我遇到了许多相关的伟大项目，但是缺少的一件事是缺乏评估模型性能的明确指标。 我相信，如果您无法通过提供清晰的指标来评估模型的性能，那么可能很难说服读者使该模型（推荐系统）运行良好。 LightFM是针对隐式和显式反馈的许多流行推荐算法的Python实现，包括BPR和WARP排名损失的有效实现。 它易于使用，快速（通过多线程模型估计）并产生高

音乐推荐系统 推荐系统是为了解决信息过多问题而产生的，可大幅度提升长尾物品的用户到达率。这里的音乐推荐系统，可根据用户历史行为信息，为用户个性化推荐音乐。 基于python语言的音乐推荐系统，采用了惊奇库，深度学习，spark + mllib等推荐方法。推荐系统由离线+在线组成，这里仅展示了离线计算方法。该音乐推荐系统可实现以下推荐策略： 1）针对用户推荐 每日歌曲推荐（根据口味生成，播放和收藏越多，推荐越准） 2）针对歌单推荐 根据你喜欢的《XXX》歌单进行推荐 3）针对歌曲推荐 听某首歌时