推荐系统
当前话题为您枚举了最新的 推荐系统。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
实用推荐系统
《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。
算法与数据结构
2
2024-05-26
实用推荐系统
在线推荐系统帮助用户找到电影、工作、餐馆，甚至是浪漫伴侣！结合统计数据、人口统计学和查询术语的艺术，可以实现让用户满意的结果。学习如何正确构建推荐系统：这可能是您应用程序的成败之关！
算法与数据结构
3
2024-07-22
POI推荐系统详解
《基于Spark和Scala的POI推荐系统详解》 POI（Point of Interest）推荐系统是应用广泛的一种服务，常用于导航、旅游和餐饮等领域，根据用户的兴趣点进行个性化推荐。本项目“POIRecommendSystem”参考了尚硅谷电影推荐系统的设计，采用了Spark和Scala技术，详细探讨了如何构建一个高效的POI推荐系统，帮助用户发现符合其兴趣的地点。系统包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、推荐生成和系统评估等关键组件。协同过滤算法如SVD和ALS被广泛应用于该系统，通过分析用户行为数据，实现了精准的个性化推荐。
spark
3
2024-07-13
推荐系统数据挖掘课题
利用协同过滤算法，在 Eclipse IDE 中使用 Java 8 语言实现音乐推荐系统。
数据挖掘
6
2024-04-30
基于 Spark 的推荐系统
使用内容标签 CBCF、协同过滤 UBCF 和协同过滤 IBCF 实现，已通过助教测试。
spark
4
2024-05-13
推荐系统的信任网络
本书专精于推荐系统中的信任网络算法，这类算法在推荐系统领域中属于较为冷门的方向。
算法与数据结构
2
2024-05-25
商务推荐系统设计研究
本论文全面探讨了商务推荐系统的原理、算法和应用。论文深入分析了推荐系统技术，包括协同过滤、内容推荐和基于模型的推荐。论文还阐述了商务推荐系统面临的挑战，并提出了应对这些挑战的创新解决方案。
数据挖掘
2
2024-05-30
基于Spark推荐算法的电影推荐系统设计与实现
本项目利用Spark推荐算法开发了一套电影推荐系统，后端采用了SpringBoot，前端则使用微信小程序进行展示。系统涵盖了数据处理、推荐算法、分布式计算、微服务架构和移动端开发等多个IT领域知识点。具体包括Spark的RDD和DataFrame API用于高效处理大规模用户行为数据，以及协同过滤、矩阵分解等经典推荐算法的应用。SpringBoot框架简化了后端开发，提供了高内聚低耦合的特性，而微信小程序则通过优秀的用户体验和轻量级特性增强了前端展示。
spark
2
2024-07-29
基于 Hadoop 的商品推荐系统
该系统利用协同过滤算法分析用户偏好，并通过多阶段 MapReduce 任务处理数据。每个阶段的处理结果都存储在 Hadoop 集群中，最终由 JobControl 协调任务流程，并将最终推荐结果写入 MySQL 数据库。
Hadoop
3
2024-05-23
Spark 电商推荐系统源码
该资源提供了一套基于 Spark 框架构建的电商推荐系统源码，可用于学习和实践个性化推荐算法。
spark
2
2024-05-28