本項目使用文本卷積神經網絡,並使用MovieLens數據集完成電影推薦的任務。 推薦系統在日常的網絡應用中無處不在,比如網上購物、網上買書、新聞app、社交網絡、音樂網站、電影網站等等等等,有人的地方就有推薦。根據個人的喜好,相同喜好人群的習慣等信息進行個性化的內容推薦。比如打開新聞類的app ...
從深度學習卷積神經網絡入手,基於 Github 的開源項目來完成 MovieLens 數據集的電影推薦系統。 什么是推薦系統呢 什么是推薦系統呢 首先我們來看看幾個常見的推薦場景。 如果你經常通過豆瓣電影評分來找電影,你會發現下圖所示的推薦: 如果你喜歡購物,根據你的選擇和購物行為,平台會給你推薦相似商品: 在互聯網的很多場景下都可以看到推薦的影子。因為推薦可以幫助用戶和商家滿足不同的需求: 對用 ...
2019-12-03 15:54 0 580 推薦指數:
本項目使用文本卷積神經網絡,並使用MovieLens數據集完成電影推薦的任務。 推薦系統在日常的網絡應用中無處不在,比如網上購物、網上買書、新聞app、社交網絡、音樂網站、電影網站等等等等,有人的地方就有推薦。根據個人的喜好,相同喜好人群的習慣等信息進行個性化的內容推薦。比如打開新聞類的app ...
本文介紹一個基於pytorch的電影推薦系統。 代碼移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender。 原作者用了tf1.0實現了這個基於movielens的推薦系統,我這里用pytorch0.4做了個移植。 本文實現的模型Github倉庫 ...
數據文件: u.data(userid itemid rating timestamp) u.item(主要使用 movieid movietitle) 數據操作 把u.data導 ...
1.Mahout 簡介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一個開源項目,提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現,旨在幫助開發人 ...
基於Mahout的電影推薦系統 1.Mahout 簡介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一個開源項目,提供一些可擴展的機器學習領域經典算法的實現,旨在幫助開發人員更加方便快捷地創建智能應用程序。經典算法包括聚類、分類 ...
第四部分-推薦系統-項目介紹 行業背景: 快速:Apache Spark以內存計算為核心 通用 :一站式解決各個問題,ADHOC SQL查詢,流計算,數據挖掘,圖計算 完整的生態圈 只要掌握Spark,就能夠為大多數的企業的大數據應用場景提供明顯的加速 項目背景介紹: 項目架構 ...
第四部分-推薦系統-模型訓練 本模塊基於第3節 數據加工得到的訓練集和測試集數據 做模型訓練,最后得到一系列的模型,進而做 預測。 訓練多個模型,取其中最好,即取RMSE(均方根誤差)值最小的模型 說明幾點 1.ALS 算法不需要自己實現,Spark MLlib 已經實現好了 ...
基於Spark的電影推薦系統(推薦系統~7) 22/100 發布文章 liuge36 第四部分-推薦系統-實時推薦 本模塊基於第4節得到的模型,開始為用戶做實時推薦,推薦用戶最有可能喜愛的5部電影。 說明幾點 1.數據來源是 testData 測試集的數據。這里面的用戶 ...