Alternatives and similar repositories for UPCF:

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

• 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
• TianHongTao / ID-DAML
  推荐系统---实验+复现+创新
  ☆51Updated last year
• HyZhu39 / recommendation
  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 6 years ago
• xuerongchuan / RSpapers
  推荐系统论文
  ☆23Updated 5 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
  ☆70Updated 4 years ago
• liuq4360 / recommender_systems_abc
  基于netflix prize 和 H&M开源数据集，从零开始构建企业级推荐系统。
  ☆82Updated 2 months 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
  ☆292Updated 7 years ago
• jiangnanxiaoshuaigua / movies_recommend_system
  电影推荐系统
  ☆38Updated 5 years ago
• lkj1114889770 / File_Recommend
  构建的简单电影推荐系统
  ☆15Updated 5 years ago
• gccrpm / BookRecSys
  图书推荐系统
  ☆11Updated 5 years ago
• rexrex9 / kb4recMovielensDataProcess
  用来处理freebase, kb4rec, movielens它们数据集的项目
  ☆34Updated 4 years ago
• tctctctctc / matrix-factorization
  矩阵分解pytorch实现
  ☆13Updated last year
• Giyn / DoubanMovieRecommendationSystem
  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。
  ☆208Updated 3 years ago
• XiuzeZhou / Recommender-Systems
  collaborative filtering methods for recommender systems
  ☆62Updated 3 years ago
• ZainZhao / Personalized-recommend
  基于tensorflow的个性化电影推荐系统实战(有前端)
  ☆273Updated 5 years ago
• fuxuemingzhu / MovieLens-Recommender
  A pure Python implement of Collaborative Filtering based on MovieLens' dataset.
  ☆188Updated 5 years ago
• troywu666 / recommend_system
  推荐系统与深度学习
  ☆35Updated 3 years ago
• xingzhexiaozhu / MovieRecommendation
  UserCF和ItemCF协同过滤推荐算法的实现
  ☆537Updated 3 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
• 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
• gtshs2 / TrustSVD
  TrustSVD: Collaborative Filtering with Both the Explicit and Implicit Influence of User Trust and of Item Ratings
  ☆21Updated 6 years ago
• 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
  ☆128Updated 7 years ago
• Tony-Hu-yh / review-based-recommendation
  使用BERT预训练语言模型获取评论文本的向量表示，通过Bi-GRU网络学习其中的语义特征，分别采用情感权重和注意力机制来为评论向量分配权重，动态调节其对用户特征和产品特征的影响程度，并以加权求和的方式获得用户特征和产品特征，最后利用DeepFM算法对用户特征和产品特征进行深…
  ☆15Updated 2 years ago
• sunheqing / RedDragon
  Flask+Spark+ALS+MovieLens（电影推荐系统）
  ☆9Updated 6 years ago
• fuhailin / Memory-based-collaborative-filtering
  高效的协同过滤算法实现——推荐系统
  ☆52Updated 2 years ago
• Yuziquan / RecommenderSystem
  A network TV program recommendation system implemented by python is mainly based on the post-fusion of user collaborative filtering and c…
  ☆29Updated 5 years ago
• rexrex9 / deepRec
  深度学习推荐算法
  ☆22Updated 3 years ago
• cheungdaven / recommendation
  Implementation of SVD and SVD++ for recommendation
  ☆33Updated 8 years ago
• NeWnIx5991 / AutoRec-for-CF
  Pytorch for autorec with collaborative filtering
  ☆33Updated 6 years ago
• chuqidecha / movie_recommender
  movie recommender on ml-1m dataset by nerual network
  ☆32Updated 6 years ago