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A User Profile Generation System. 用户画像生成系统. 大数据案例分析作业
☆14Updated 5 years ago
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- 基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统☆72Updated 4 years ago
- 从0到1构建用户画像☆36Updated 3 years ago
- 基于用户行为的用户画像项目☆73Updated 7 years ago
- 使用k-means算法实现对用户金融数据的聚类分析☆10Updated 6 years ago
- Film recommendation system.python KNN Collaborative filtering system and spark.系统详细介绍,请看电影推荐系统文档。☆31Updated 6 years ago
- Spark实践:音乐个性化推荐——基于ALS矩阵分解的协同过滤算法☆19Updated 5 years ago
- 本次数据分析基于阿里云天池数据集(用户行为数据集),使用转化漏斗,AARRR模型,对常见电商分析指标,包括转化率,PV,UV,留存率,复购率等进行分析,分析过程中使用python进行数据清洗及可视化。☆29Updated 4 years ago
- 计算机毕业设计之Python+Spark+LSTM电商爬虫 商 品推荐系统 商品评论情感分析 电商大数据 电商推荐系统 大数据毕业设计☆19Updated 2 years ago
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- 基于Hadoop和Django开发的用户画像系统☆23Updated 6 years ago
- 用户画像练手,,,,☆83Updated 8 years ago
- 音乐推荐系统,python编写,涉及flask框架,scrapy爬虫,MySQL数据库,selenium,chrome driver,使用surprise库协同过滤算法☆85Updated 5 years ago
- 基于用户行为(关键词和查看过的新闻)的个性化新闻推荐系统☆40Updated 6 years ago
- 基于spark的推荐系统的实现(电影推荐系统)☆26Updated 9 years ago
- 利用Python网络爬虫对京东商城中指定商品下的用户评论进行爬取,对数据预处理操作后进行文本情感分析并可视化显示。☆63Updated 3 years ago
- 基于movielens数据集的电影推荐系统☆43Updated 2 years ago
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫,来为本软件提供实时数据采集的能力,并将评论情感极性分析和用户打分相结合,在首先考虑用户打分的情况…☆45Updated 4 years ago
- 此推荐系统类似网易云音乐推荐歌单以及推荐相似歌曲☆93Updated 6 years ago
- 基于豆瓣影视数据(不完整)的影视大数据分析平台。爬虫(影视数据和用户数据),推荐系统(基于用户的协同过滤算法),后台(flask实现的简易后台)。☆33Updated 6 years ago
- 基于BOSS直聘“数据分析师”职位信息的爬虫实现、数据分析、数据可视化及机器学习预测与结果分析。☆82Updated 6 years ago
- 毕业设计 - 书籍推荐系统☆48Updated 9 years ago
- 大数据竞赛项目实战, 内容涵盖: Kaggle、阿里天池大数据、腾讯大数据、京东大数据、DataCastle大数据竞赛等等☆58Updated 6 years ago
- 基于协同过滤和SVD算法的音乐推荐系统☆40Updated 6 years ago
- 基于Python语言的Spark数据处理分析案例集锦(PySpark)☆28Updated 4 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块:数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆116Updated 5 years ago
- 携程/榛果民宿实时评论挖掘软件,包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/ UGC 数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示 Demo。基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目,包含数据挖掘和 NLP 相关的处理,负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。主要…☆75Updated 4 years ago
- 基于python与Anaconda Navigator软件的历年影片数据分析,通过数据再基于机器学习来获取影片的最佳阵容,最后预测以最佳整容去拍摄一部电影时所获取的票房与评分。☆19Updated 6 years ago
- 通过聚类分析交易流水检测异常交易☆19Updated last year
- 利用用户画像数据、物品元数据、用户行为数据为特征构建推荐系统,使用CB和CF算法做推荐召回,使用 Redis数 据库做缓存处理,结合机器学习LR算法推荐排序,达到粗排、精排效果,实现推荐引擎搭建。☆44Updated 4 years ago