Alternatives and similar repositories for PySparkDemo

Users that are interested in PySparkDemo are comparing it to the libraries listed below

• 1092798448 / RecSys
  推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)
  ☆103Updated 7 years ago
• moneyDboat / ConvMF
  卷积神经网络（CNN）提取影评特征构建电影推荐系统，pytorch实现
  ☆129Updated 7 years ago
• yanshengli / second_bigdata
  第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐
  ☆70Updated 10 years ago
• sandman13 / Personal_Recommendation_Action
  一些经典的个性化推荐算法的实现，从理论推导到实战
  ☆68Updated 5 years ago
• feidapeng / 2016CCF_StateGrid_UserProfile
  1st Place Solution for【2016CCF大数据竞赛 客户画像赛题（用户画像）】
  ☆347Updated 6 years ago
• wenwen116 / airbnb
  根据用户数据及消费行为数据，使用Python对客户进行聚类分群，并给出用户画像。通过数据，分析用户群体的核心特征。
  ☆30Updated 4 years ago
• microw / Music_recommendation
  此推荐系统类似网易云音乐推荐歌单以及推荐相似歌曲
  ☆95Updated 7 years ago
• Thinkgamer / bookRecommend
  图书推荐系统，基于商品的协同过滤算法实现
  ☆308Updated 5 years ago
• CarryChang / Customer_Satisfaction_Analysis
  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。目的是克服用户打分和评论不一致，实时对在线民宿的满意度评测，包含在线评论采集和情感可视化分析。搭建了百度地图POI查询入口，可以进行自动化的批量查询 POI …
  ☆432Updated 10 months ago
• LSC-priscilla / user_profiling_competition
  用户画像练手,,,,
  ☆83Updated 8 years ago
• caoxingchao / movieLens
  使用 Spark MLlib 的 ALS 算法的电影推荐系统
  ☆42Updated 8 years ago
• GGL12 / TextMining
  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
  ☆123Updated 6 years ago
• ChengjinLi / machine_learning
  机器学习、深度学习、NLP实战项目
  ☆143Updated 7 years ago
• wenwen116 / churn
  根据用户数据以及消费行为数据,使用Python建立分类模型,通过评估客户流失的风险来预测客户流转情况,找到对客户影响较大的因素,进而挽留客户
  ☆10Updated 4 years ago
• jiguang123 / Big-Data-Competition-Project
  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
  ☆61Updated 6 years ago
• ienergetic / 2018-7-2
  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
  ☆42Updated 7 years ago
• lsq960124 / Flask-BookRecommend-Mysql
  使用Flask，mysql构建的一个基于书籍，基于协同过滤算法，基于slope one的图书推荐系统
  ☆338Updated last year
• Shi-Lixin / Machine-Learning-Algorithms
  Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等
  ☆215Updated 6 years ago
• keefecn / python_practice_of_data_analysis_and_mining
  《Python数据分析与挖掘实战》随书源码与数据
  ☆290Updated 7 years ago
• lliuz / KeigoHigashino
  数据挖掘大作业， 东野圭吾小说集文本挖掘
  ☆71Updated 8 years ago
• AI-Friend / Score-Predict
  排名(成绩)预测（入门Python和机器学习）
  ☆52Updated 3 years ago
• mango-wyc / UserProfile_MusicRecommend
  基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统
  ☆73Updated 4 years ago
• GoAlers / Music-Top-Recommend
  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。
  ☆45Updated 4 years ago
• SimonWang00 / recommender
  基于RFM和决策树模型构建专家推荐系统。融合了RFM模型和决策树模型，结合专业运营人员的业务经营，发掘潜在用户，进行推荐营销召回。
  ☆88Updated last year
• pengchenyu111 / Recommender-For-Bigdata-Exercise
  大数据实战——商品推荐系统（Spark、Scala、MongoDB）
  ☆105Updated 2 years ago
• wangj1106 / recommendMoteur
  电影推荐系统、电影推荐引擎、使用Spark完成的电影推荐引擎
  ☆117Updated 7 years ago
• Echo9573 / DataAnalysisbyPython
  ☆36Updated 7 years ago
• JoyceCoder / Data-Mining-Python
  《python数据分析与挖掘实战》项目实践及拓展
  ☆229Updated 6 years ago
• simbafl / Data-analysis
  数据分析，挖掘建模。
  ☆211Updated 3 years ago
• YouChouNoBB / data-mining-introduction
  数据挖掘入门介绍
  ☆296Updated 7 years ago