本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统。 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender。 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植。 本文实现的模型Github仓库 ...
电影推荐系统 推荐系统的文献汗牛充栋,大家对此应该都不陌生。之所以选这个题目一是简单,在一周多晚上十点以后的自由时间里,只有选简单的题目才能完成,即便如此,依然捉襟见肘 二是希望好好研究下数据,一步步推到推荐系统的设计,而不是像以前直奔算法,当然也是时间原因,这里对数据的探索也是远远不够的。 本文前面探索阶段所用的数据集太大,导致多个分析运行一天也出不了结果,所以后面在推荐系统的建模中,又换成了较 ...
2016-07-08 00:54 1 1408 推荐指数:
本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统。 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender。 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植。 本文实现的模型Github仓库 ...
数据文件: u.data(userid itemid rating timestamp) u.item(主要使用 movieid movietitle) 数据操作 把u.data导 ...
1.Mahout 简介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人 ...
从深度学习卷积神经网络入手,基于 Github 的开源项目来完成 MovieLens 数据集的电影推荐系统。 什么是推荐系统呢? 什么是推荐系统呢?首先我们来看看几个常见的推荐场景。 如果你经常通过豆瓣电影评分来找电影,你会发现下图所示的推荐: 如果你喜欢购物,根据你的选择和购物行为 ...
基于Mahout的电影推荐系统 1.Mahout 简介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类 ...
1.选一个自己感兴趣的主题。 2.网络上爬取相关的数据。 3.进行文本分析,生成词云。 4.对文本分析结果解释说明。 5.写一篇完整的博客,附上源代码、数据爬取及分析结果,形成一个可展示的成果。 网站:80电影天堂网站(http://www.80dyy.cc/80kehuan ...
第四部分-推荐系统-项目介绍 行业背景: 快速:Apache Spark以内存计算为核心 通用 :一站式解决各个问题,ADHOC SQL查询,流计算,数据挖掘,图计算 完整的生态圈 只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速 项目背景介绍: 项目架构 ...
第四部分-推荐系统-模型训练 本模块基于第3节 数据加工得到的训练集和测试集数据 做模型训练,最后得到一系列的模型,进而做 预测。 训练多个模型,取其中最好,即取RMSE(均方根误差)值最小的模型 说明几点 1.ALS 算法不需要自己实现,Spark MLlib 已经实现好了 ...