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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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