Alternatives and similar repositories for MovieRecommend:

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

• troywu666 / recommend_system
  推荐系统与深度学习
  ☆34Updated 3 years ago
• YJiangcm / Movielens1M-movie-recommendation-system
  使用MovieLens数据集实现了基于Auto Encoder(AE), Variational Auto Encoder(VAE), BERT的深度学习电影推荐系统
  ☆69Updated 4 years ago
• ChenJiaDong9219 / movieRecommendation
  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。
  ☆133Updated 6 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 4 years ago
• zkailinzhang / shortvideo_youtubeDNN_recommend
  短视频 youtube召回模型推荐，特征包括标题 tags id，tfserving docker部署
  ☆23Updated 4 years ago
• 1092798448 / RecSys
  推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)
  ☆100Updated 6 years ago
• wuxinping1992 / cf_gbdt_lr
  简单的实现推荐系统的召回模型和排序模型，其中召回模型使用协同过滤算法，排序模型使用gbdt+lr算法
  ☆59Updated 6 years ago
• ztz818 / Recommender-System
  分别基于协同过滤算法和基于TensorFlow建立推荐系统
  ☆43Updated 6 years ago
• littlemesie / recommend-learning
  推荐算法学习
  ☆39Updated last year
• 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
  ☆127Updated 7 years ago
• JustinZhang6 / Recommend-system
  实现了一系列常见的推荐算法，如UserCF，ItemCF，SVD等，包含“切分训练集与测试集-训练模型-推荐-评估”一整套流程。
  ☆20Updated 4 years ago
• Fisher87 / ai_explore
  机器学习、深度学习基础知识. 推荐系统及nlp相关算法实现
  ☆67Updated 2 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
  ☆39Updated 6 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。
  ☆43Updated 4 years ago
• Automanmm / Spark-ALS-CF
  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
• xuerongchuan / RSpapers
  推荐系统论文
  ☆22Updated 5 years ago
• littlemesie / recommend-tf2.0
  推荐系统之深度学习模型，框架采用tensorflow2
  ☆54Updated 2 years ago
• TianHongTao / ID-DAML
  推荐系统---实验+复现+创新
  ☆50Updated last year
• wangyuyunmu / Recommended-system-practice
  项亮等《推荐系统实践》算法代码
  ☆29Updated 4 years ago
• iqiancheng / sparrow-recsys-spring-boot
  Spring Boot 版本的 SparrowRecSys，支持 Docker 一键运行。(王喆：深度学习推荐系统实践课)
  ☆25Updated 2 years ago
• jiangnanboy / recommendation_methods
  个性化推荐模型，主要包括als、als_wr、biaslfm、lfm、nmf、svdpp、基于内容、基于内容回归、user-cf、item-cf、slopeone、关联规则以及基于内容和cf的混合等模型。
  ☆31Updated 2 years ago
• AI-Friend / Graph-Algorithms
  图挖掘和图神经网络
  Updated 4 years ago
• guangxush / Picasso
  基于深度学习的新闻分类推荐系统（Spring Boot作为客户端，Keras作为服务端）
  ☆47Updated 4 years ago
• WallaceLiu / recommendation_algorithm
  推荐系统算法实践
  ☆15Updated 4 years ago
• Lei-yiyi / RecommenderSystem_case1
  基于用户的协同过滤（UserCF）与基于内容（CB）的推荐算法的后融合
  ☆13Updated 4 years ago
• Holy-Shine / movie_recommend_system
  一个简单的电影推荐系统
  ☆235Updated 2 years ago
• qq209096727 / Recommondation-System
  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
• XiuzeZhou / Recommender-Systems
  collaborative filtering methods for recommender systems
  ☆61Updated 3 years ago
• jiejie1993 / music_recommendation_2018
  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
• DeerZhifan / Recommendation-Engine
  热门推荐、基于内容推荐、基于用户协同过滤推荐、基于物品协同过滤推荐
  ☆36Updated 6 years ago