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搜索资源列表

  1. Hadoop在大型推荐系统中的应用

  2. hadoop大型推荐系统的实战和运用，介绍了大概的架构和基本模块。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-15
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_25459495

  1. 互联网推荐系统漫谈

  2. 主要讲了读推荐系统实战作者的心得，以及系统的大概构成和评价标准。

  3. 所属分类：计算广告

    • 发布日期：2017-11-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_25459495

  1. 推荐相关.zip

  2. 最近拜读了项亮博士的《推荐系统实战》，收获很大，整理了一系列的博客。欢迎查看、交流。本资源主要总结了1-6章的主要思路，并思维导图绘制。还有《集体智慧编程》、《推荐系统实战》两本书。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-28
    • 文件大小：39845888
    • 提供者：qq_40006058

  1. 项亮推荐系统博士论文

  2. 经典文章，推荐系统实战的作者项亮的博士论文。必读论文之一。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-02
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：wwm8466

  1. 个性化推荐系统实战与效果提升之道.pdf

  2. 达观数据CTO 纪达麒在2017杭州云栖大会中做了题为《个性化推荐系统实战与效果提升之道》的分享,就个性化推荐系统，开发推荐系统的技术难点，达观数据推荐系统和解决方案做了深入的分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-28
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38743506

  1. 袁博数据挖掘到推荐系统.zip

  2. 袁博数据挖掘上课PPT，项亮的推荐系统实战PDF。袁博的课程深入浅出，很适合有志从事数据挖掘的爱好者奠定算法基础

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：try_again_boy

  1. 袁博数据挖掘到推荐系统.zip

  2. 袁博数据挖掘上课PPT，项亮的推荐系统实战PDF。袁博的课程深入浅出，很适合有志从事数据挖掘的爱好者奠定算法基础

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-07
    • 文件大小：56623104
    • 提供者：try_again_boy

  1. 推荐系统实战系列(Python版）.rar

  2. 推荐系统实战系列视频教程(Python版，2020年9月新课)，推荐系统实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握推荐系统领域常用算法及其建模应用实例。全程基于Python及其开源工具实战演示各大推荐引擎构建方法，基于真实数据集进行建模与应用实战。整体风格通俗易懂，适合入门与进阶的同学们加入学习，提供课程所需全部PPT，数据，代码。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-11-12
    • 文件大小：595
    • 提供者：u011552756

  1. 推荐系统实战系列视频教程(Python).rar

  2. 推荐系统实战系列(Python)，2020年新课，推荐系统实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握推荐系统领域常用算法及其建模应用实例。 全程基于Python及其开源工具实战演示各大推荐引擎构建方法，基于真实数据集进行建模与应用实战。 整体风格通俗易懂，适合入门与进阶的同学们加入学习，提供课程所需全部PPT，数据，代码。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-11-11
    • 文件大小：555
    • 提供者：huhuge88

  1. recommendation-system-practice:推荐系统实战课程作业与代码-源码

  2. 推荐系统算法实例 CF：协同过滤 MF：矩阵分解 点击率：模型融合 内容：内容推荐

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131633

  1. learning-recommendation-system:推荐系统学习笔记-源码

  2. 推荐新闻 推荐系统学习笔记 Datawhale组队学习课程-推荐系统实战代码及学习笔记，希望和大家一起学习交流，一起进步〜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099987

  1. recommend:推荐系统实战-源码

  2. 推荐 推荐系统实战

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：337920
    • 提供者：weixin_42099858

  1. Recommender-For-Bigdata-Exercise:大数据实战-商品推荐系统（Spark，Scala，MongoDB）-源码

  2. 大数据练习推荐 大数据实战-商品推荐系统（Spark，Scala，MongoDB，Kafka，Flume，Redis）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42170064

  1. Recommend:推荐系统-源码

  2. 总结 推荐系统和常用算法 推荐系统简介 知识点1：系统架构，模块介绍（召回，排序，重排序算法和系统等） 知识点2：推荐算法评估指标 知识点3：A / B测试系统 知识点4：冷启动问题和工业界解决方案 程序：冷启动解决方案代码实战（多臂竞争机问题bandit算法相关） 召回算法（CF） 知识点1：常用的CF算法以及变种（User / Item CF等变种） 知识点2：混合CF算法 知识点3：基于模型的CF（LFM矩阵分解，NMF，SVD） 知识点4：基于改进版协同过滤算法实战 程序：基于tenso

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：80740352
    • 提供者：weixin_42136791

  1. MusicRecSys:音乐推荐系统-源码

  2. 说明 本项目为《推荐系统开发实战》一书的演示案例，采用前逐步分离实现，替代使用的是Python的Django框架，前端使用的是Vue，数据库为MySQL，禁止用做商业用户，如有需要联系我授权 注：《推荐系统开发实战》已经在各大电商上线，感兴趣的朋友可以进行关注！ 实现思路 利用网易云API获取部分数据 基于标签进行歌单详情页的推荐，歌曲详情页的推荐，歌手详情页的推荐 基于用户的协同过滤算法给用户推荐用户，个用户推荐歌曲 基于物品的协同过滤算法给用户推荐歌手 基于内容的推荐算法给用户推荐歌单 个性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：45088768
    • 提供者：weixin_42144707

  1. recsys:推荐系统实战-源码

  2. 记录系统 1.需求 在这里专家下主要要是采用Tensorflow2.0的api进行建立模型 TensorFlow2.0，Keras，Python3.6，NumPy，sk-learn，Pandas 2.数据集 2.1 Criteo 该数据集包含约4500万条记录。 有13个采用整数值的功能（主要是计数功能）和26个分类功能。 该数据集可从获得。 在这里我截取一部分数据进行模型训练data = .. / data / Criteo / train.txt 2.2 Seguro安全驱动程序 在火车和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：766976
    • 提供者：weixin_42131316

  1. 【推荐系统实战】：C++实现基于用户的协同过滤（UserCollaborativeFilter）-附件资源

  2. 【推荐系统实战】：C++实现基于用户的协同过滤（UserCollaborativeFilter）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 【推荐系统实战】：C++实现基于用户的协同过滤（UserCollaborativeFilter）-附件资源

  2. 【推荐系统实战】：C++实现基于用户的协同过滤（UserCollaborativeFilter）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 干货分享|详解特征工程与推荐系统及其实践

  2. 本文来自于网络，本文主要介绍了特征工程，以及一些常见的特征工程的方法，以及自然语言处理的特征工程，希望对您的学习有所帮助。协同过滤CollaborativeFiltering特征工程FeatureEngineering推荐系统实战注意点首先我们看一下机器学习的五大环节。一是特征工程。第二是算法定义和调参，就是你该选择什么样的算法，用什么样的参数进行调节。第三是数据采集和清洗，接下来是实现这个算法并进行优化。‘I’代表和业务生产系统集成，所以我们就会简称为FaDAI这五大步骤。特征工程是这五大环节

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：575488
    • 提供者：weixin_38677244

  1. 干货分享|详解特征工程与推荐系统及其实践

  2. 本文来自于网络，本文主要介绍了特征工程，以及一些常见的特征工程的方法，以及自然语言处理的特征工程，希望对您的学习有所帮助。协同过滤CollaborativeFiltering特征工程FeatureEngineering推荐系统实战注意点 首先我们看一下机器学习的五大环节。一是特征工程。第二是算法定义和调参，就是你该选择什么样的算法，用什么样的参数进行调节。第三是数据采集和清洗，接下来是实现这个算法并进行优化。‘I’代表和业务生产系统集成，所以我们就会简称为FaDAI这五大步骤。特征工程是这五大环

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：575488
    • 提供者：weixin_38555350
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