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矩阵分解pytorch实现
☆13Updated 2 years ago
Alternatives and similar repositories for matrix-factorization
Users that are interested in matrix-factorization are comparing it to the libraries listed below
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- 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。☆137Updated 7 years ago
- UserCF和ItemCF协同过滤推荐算法的实现☆560Updated 3 years ago
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- CF 推荐系统的实现，以及我的改进。使用 MovieLens-1m 数据集，通过 MAE、Persicion、Recall 检验准确性。☆11Updated 4 years ago
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- 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。☆97Updated 10 months ago
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- 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。☆225Updated 4 years ago
- 推荐算法实战(Recommend algorithm)☆220Updated 4 months ago
- 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 5 years ago
- 基于王喆老师的深度学习推荐系统书籍，主要用pytorch实现了里面涉及到的算法，有很少数量的算法是用tf2.0实现的。在这个过程中也参考很多大佬的复现代码，希望自己能持续学习 多多去实现。☆50Updated 2 years ago
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- 推荐系统实践(基于近邻和LFM的推荐系统)☆102Updated 7 years ago
- 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。☆32Updated 3 years ago
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