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使用 Spark MLlib 的 ALS 算法的电影推荐系统
☆42Updated 8 years ago
Alternatives and similar repositories for movieLens
Users that are interested in movieLens are comparing it to the libraries listed below
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- 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
- 第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐☆70Updated 9 years ago
- 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…☆39Updated 6 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☆94Updated 7 years ago
- movie recommendation demo using collaborative filtering and lfm(spark mllib ALS)☆95Updated 8 years ago
- 高效的协同过滤算法实现——推荐系统☆53Updated 2 years ago
- 1st Place Solution for【2016CCF大数据竞赛 客户画像赛题（用户画像）】☆348Updated 6 years ago
- 阿里移动推荐算法比赛☆79Updated 8 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 7 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 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☆105Updated 7 years ago
- 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☆58Updated 6 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☆42Updated 7 years ago
- 音乐推荐☆24Updated 7 years ago
- 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
- 阿里移动推荐算法☆126Updated 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。☆136Updated 6 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).☆302Updated 3 years ago
- 图书推荐系统，基于商品的协同过滤算法实现☆305Updated 5 years ago
- 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☆39Updated 6 years ago
- 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☆298Updated 7 years ago
- 基于MovieLens-1M数据集实现的协同过滤算法demo☆386Updated 7 years ago
- 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
- 基于用户行为的推荐算法大赛---第四名（临兵斗列）☆41Updated 8 years ago
- 推荐系统与深度学习☆35Updated 4 years ago
- 用户画像练手,,,,☆83Updated 8 years ago
- 爬虫爬取网站新闻，DBCAN聚类,推荐系统......☆15Updated 7 years ago
- 一个简单的电影推荐系统☆233Updated 3 years ago
- Book recommender system using collaborative filtering based on Spark☆384Updated 7 years ago