chauncyzhu / csdnSMP
csdn用户画像的源码
☆20Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for csdnSMP:
Users that are interested in csdnSMP are comparing it to the libraries listed below
- CSDN用户画像技术评测☆27Updated 5 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 6 years ago
- 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘☆36Updated 8 years ago
- twitter用户画像☆32Updated 5 years ago
- text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880☆62Updated 6 years ago
- 第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐☆67Updated 9 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
- 基于Spark MLlib ALS的音乐推荐系统☆29Updated 8 years ago
- 用户画像练手,,,,☆82Updated 8 years ago
- Spark中实现用户画像系统价值度、忠诚度、流失预警、活跃度等模型☆66Updated 7 years ago
- 使用scrapy框架爬取微博数据存储到mongodb中,利用numpy/tensorflow等python库对数据进行处理(基于transE算法),形成推荐系统。使用Springboot框架实现系统的可视化。有不同分支,master、transE、spring分别存储不同的…☆17Updated 8 years ago
- 2016 ccf 依据用户轨迹的商户精准营销☆18Updated 8 years ago
- 数据挖掘,参加Kaggle的一个预测广告点击率的竞赛☆28Updated 9 years ago
- CCF_大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘☆17Updated 8 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…☆38Updated 6 years ago
- 这是本人第一次数据算法比赛实录。主要整理记录2017年CCF大数据与计算智能竞赛使用的模型和实现代码,选择了基于主题的文本情感分析赛题。采用情感词典+自定义规则完成比赛,成绩:136/796。☆49Updated 7 years ago
- 基于Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析☆48Updated 7 years ago
- 依据香港中文大学设计的规则系统,先用小样本评论建立初始关键词库,再结合18种句式逐条匹配评论,能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后,达到较高准确率的基础上,使用Tableau进一步分析数据,识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性;通过…☆53Updated 7 years ago
- smp2018用户画像技术评测☆21Updated 6 years ago
- 研一秋季学期《网络数据挖掘》大作业 - 新闻推荐系统☆14Updated 9 years ago
- 基于spark-ml,spark-mllib,spark-streaming的推荐算法实现☆96Updated 5 years ago
- 电影评分推荐系统☆14Updated 9 years ago
- 高效的协同过滤算法实现——推荐系统☆52Updated 2 years ago
- 新闻分类系统&谣言处理系统☆80Updated 7 years ago
- 机器学习文本分类器☆46Updated 8 years ago
- 练习题︱基于今日头条开源数据的文本挖掘☆84Updated 6 years ago
- 基于SparkMLLib实现的商品推荐功能,包括:基于用户的协同过滤,基于物品的协同过滤,基于ALS交替最小二乘的协同过滤。☆34Updated 6 years ago
- 基于 Spark Streaming + ALS 的餐饮推荐系统☆88Updated 6 years ago
- 基于豆瓣电影数☆28Updated 5 years ago
- 【腾讯社交广告算法大赛_决赛排名35】以移动app广告为研究 对象,根据给定广告、用户和上下文情况信息,预测app广告点击后被激活的概率☆28Updated 7 years ago