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  推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)
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• 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
• fuhailin / Memory-based-collaborative-filtering
  高效的协同过滤算法实现——推荐系统
  ☆51Updated 2 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
• 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
• GavinHacker / recsys_core
  [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
• 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
• yanshengli / second_bigdata
  第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐
  ☆67Updated 9 years ago
• ShaoQiBNU / YouTube_Recommendations
  YouTube推荐算法
  ☆105Updated 3 years ago
• chenkkkk / TianChi_YiDongTuiJian_forecast
  阿里移动推荐算法
  ☆126Updated 6 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
  ☆288Updated 6 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
• wangruichens / recsys
  LR, FM, DeepFM, xDeepFM, DIN, CF等推荐算法代码demo。采用TFRecords作为输入，方便实际场景应用。
  ☆103Updated 4 years ago
• Holy-Shine / movie_recommend_system
  一个简单的电影推荐系统
  ☆233Updated 2 years ago
• singmiya / recsys
  推荐系统学习资料、源码、及读书笔记
  ☆131Updated 6 years ago
• bettenW / 2018-iFLYTEK-Marketing-Algorithms-Competition-Finals-Rank1
  2018科大讯飞营销算法大赛（冠军方案）
  ☆92Updated 5 years ago
• Thinkgamer / RecSysDevCode
  《推荐系统开发实战》代码及勘误
  ☆59Updated 4 years ago
• hecongqing / 2017-daguan-competition
  2017“达观杯”个性化推荐算法挑战赛-rank6
  ☆43Updated 5 years ago
• out-to-right / --DataCastle
  基于用户行为的推荐算法大赛---第四名（临兵斗列）
  ☆41Updated 8 years ago
• qiangsiwei / competition_tianchi
  阿里移动推荐算法比赛
  ☆78Updated 7 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
• fuhailin / Recommender-System
  利用MovieLens数据，Pearson相似度，分别基于User和Item构建一个简单的kNN推荐系统，并给出RMSE评测
  ☆68Updated 6 years ago
• iamccme / recommend-CF
  实现的基于user和item的协同过滤算法
  ☆51Updated 11 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
  ☆116Updated 6 years ago
• zle1992 / 2016-ccf-data-mining-competition
  text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880
  ☆62Updated 6 years ago
• Lockvictor / MovieLens-RecSys
  基于MovieLens-1M数据集实现的协同过滤算法demo
  ☆374Updated 6 years ago
• zkailinzhang / shortvideo_youtubeDNN_recommend
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  ☆23Updated 4 years ago
• bettenW / IJCAI18_Tianchi_Rank29
  IJCAI18-阿里妈妈广告转化率预测代码（Rank29）
  ☆95Updated 6 years ago
• xiaogp / recsys_spark
  Spark SQL 实现 ItemCF，UserCF，Swing，推荐系统，推荐算法，协同过滤
  ☆136Updated 5 years ago