Holy-Shine / movie_recommend_system
一个简单的电影推荐系统
☆234Updated 2 years ago
Alternatives and similar repositories for movie_recommend_system:
Users that are interested in movie_recommend_system are comparing it to the libraries listed below
- 一些传统推荐算法的实现,包括基于内容的推荐,协同过滤,矩阵分解☆290Updated 6 years ago
- 基于tensorflow的个性化电影推荐系统实战(有前端)☆273Updated 5 years ago
- [推荐系统] Based on the scoring data set, the recommendation system is built with FM and LR as the core(基于评分数据集,构建以FM和LR为核心的推荐系统).☆303Updated 3 years ago
- 推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)☆100Updated 6 years ago
- 推荐系统实例☆786Updated 6 years ago
- 本项目使用两种算法来实现一个电影推荐系统,一个是CNN,另一个是矩阵分解的协同过滤。☆132Updated 6 years ago
- UserCF和ItemCF协同过滤推荐算法的实现☆527Updated 3 years ago
- 卷积神经网络(CNN)提取影评特征构建电影推荐系统,pytorch实现☆127Updated 7 years ago
- 图书推荐系统,基于商品的协同过滤算法实现☆294Updated 4 years ago
- 推荐系统☆783Updated 5 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☆92Updated 6 years ago
- 豆瓣电影推荐系统(Douban Movie Recommendation System)根据豆瓣电影数据以及豆瓣用户的观影和影评数据,使用基于物品的协同过滤算法对用户进行个性化推荐,并设计GUI进行用户交互。☆206Updated 3 years ago
- 实现了基于协同过滤(UserCF)的模型、基于隐语义(LFM)的模型、基于图(PersonalRank)的模型,并结合三种模型的结果给出最终结果的推荐算法☆24Updated 5 years ago
- 《推荐系统实践》代码实现☆715Updated 5 years ago
- Python 3.6 下的推荐算法解析,尽量使用简单的语言剖析原理,相似度度量、协同过滤、矩阵分解等☆104Updated 6 years ago
- 电影推荐系统☆38Updated 5 years ago
- 高效的协同过滤算法实现——推荐系统☆51Updated 2 years ago
- 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 6 years ago
- 基于MovieLens-1M数据集实现的协同过滤算法demo☆377Updated 6 years ago
- 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☆318Updated last year
- 1.解析爬取到的Json歌单数据,并进行数据预处理。 2.基于Surprise推荐系统库,采用KNNBaseLine实现基于用户 的协同过滤歌曲推荐。3.借鉴Word2Vec算法思想进行Song2Vec处理,实现基于物品的协同过滤歌曲推荐。 4.采用 TensorFlow实…☆38Updated 6 years ago
- 一些经典的个性化推荐算法的实现,从理论推导到实战☆68Updated 4 years ago
- 网易云音乐推荐系统实现☆268Updated 7 years ago
- 基于协同过滤和spark-als的电影推荐系统☆81Updated 2 years ago
- 一个电影推荐系统☆778Updated 3 years ago
- 基于movielens数据集的电影推荐系统☆44Updated 2 years ago
- 项亮的《推荐系统实践》的代码实现☆487Updated 4 years ago
- 推荐系统从入门到实战☆168Updated 3 years ago
- use mysql python create a GUI movie recommendation system☆86Updated 5 years ago
- 推荐系统论文☆22Updated 5 years ago