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- :简要介绍了电子商务推荐系统的概念、作用及组成构件,给出了推荐技术分类标准,系统综述了协同 过滤推荐、基于内容推荐、基于人口统计信息推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和基于规则推荐等6 种主要的推 荐技术。
《数据挖掘技术》-谭建豪-电子教案
- 本资源是《数据挖掘技术》一书的电子教案，作者为谭健豪。本书是一本优秀的数据挖掘教材，全面而系统地介绍了数据挖掘酌商业环境、数据挖掘技术及其在商业环境中的应用。 全书共18章，内容涵盖核心的数据挖掘技术，包括：决策树、神经网络、协同过滤、关联规则、链接分析、聚类和生存分析等。此外，还提供了数据挖掘最佳实践的概观、数据挖掘的最新进展和一些极具挑战性的研究课题，极具技术深度与广度。通过学习本书，读者不仅可以精通数据挖掘的整体结构和核心技术，
cllabsys
- 在分析现有电子商务推荐系统不足的基础上．设 计一种基于协同过滤的智能商务推荐系统。为客户快捷便利地寻找到所需的商品信息，推荐合理的商品，实现客户 与商家的共赢。 -collabalative recommedation system
KNN
- Knn算法综述、柔性KNN算法研究、一个高效的knn分类算法、一种改进的KNN分类算法、一种优化的K最近邻协同过滤算法。-Algorithms Knn, flexible KNN algorithm, an efficient knn classification algorithm, an improved KNN classification algorithm, an optimized K-nearest neighbor co
mahout-distribution-0.4-src
- 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、协同过滤、进化编程等-Apache Mahout is the Apache Software Foundation (ASF)' s an open source project, to provide
MySlopeOne
- 协同过滤算法matlab代码,算法本身挺简单的，建议你自己试着编一下-Collaborative filtering algorithm matlab code
mahout-math-0.4
- jar 包，里面涉及到协同过滤算法的数学运算。-Cf jar package, related with mathmatic funchtion.
PersonalizedRecommendationsEbusiness
- 简要介绍了电子商务推荐系统的概念、作用及组成构件,给出了推荐技术分类标准,系统综述了协同 过滤推荐、基于内容推荐、基于人口统计信息推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和基于规则推荐等6 种主要的推 荐技术。对这些推荐技术的优缺点进行了比较,介绍了推荐评价技术。重点评述了电子商务个性化推荐领域中的 研究热点问题,并分析了目前国内电子商务个性化推荐理论研究和应用现状,最后提出了电子商务个性化推荐领 域所面临的挑战。-To mak
NNRec-master
- 基于自编码器的协同推荐算法，使用python实现(Collaborative recommendation algorithm based on self encoder, using Python implementation)
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- 协同过滤算法，用python检验，可用于推荐系统中的协同过滤推荐算法，进而进行计算模拟G代码和M代码说明代温湿度实时监视报警，语音报警(Collaborative filtering algorithm, using Python test, can be applied to collaborative filtering recommendation algorithm in recommender system, and then
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- 可用于推荐系统中的协同过滤推荐算法，进而进行计算模拟G代码和M代码说明代温湿度实时监视报警，语音报警这是用WTL编写的界面程序,Debug中有一个查看内存的服务程序会将查看得到的内存数据写进Debug目标下一个文本文件中可(Can collaborative filtering algorithm used in the system for further simulation, G code and M code shows tha
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- 可用于推荐系统中的协同过滤，进而进行计算模拟G代码和M代码说明代温湿度实时监视报警，语音报警这是用WTL编写的界面程序,Debug中有一个查看内存的服务程序会将查看得到的内存数据写进Debug目标下一个文本文件中可(Can be used in collaborative filtering systems, and simulate the G code and M code shows that the generation of
协同过滤算法
- 文本聚类(Text clustering)文档聚类主要是依据著名的聚类假设:同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。(Text clustering document clustering is based on t
foodAround-master
- 基于用户的协同过滤推荐算法实现食品推荐功能，基于不同用户评分矩阵实现食品的分类。(Based on user collaborative filtering recommendation algorithm, food recommendation function is realized, and food classification is achieved based on different user rating matrix
GudongRecommendation-master
- 基于深度学习和协同过滤算法实现问卷调查内容推荐，通过深度学习中的tensflow构建项目评分矩阵，利用协同过滤算法产生推荐结果。(Based on the depth learning and collaborative filtering algorithm, the content of the questionnaire is recommended. The project score matrix is constructed
基于协同过滤算法的电影推荐系统
- 基于协调过滤算法的电影推荐系统Java实现代码(Java implementation code of movie recommendation system based on coordinated filtering algorithm)
CollaborativeFiltering-master
- 协同过滤算法的实现，基于协同过滤算法的推荐系统，在电子商务领域有着极为广泛的应用。(Collaborative Filtering)
UserBaseCF
- 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)，本算法是基于用户的协同过滤算法(us
推荐算法在数字化营销业务场景中的应用
- 基于用户的协同过滤算法，可以根据用户对电影的评价集推荐其潜在喜爱电影。(Based on user's collaborative filtering algorithm, potential favorite movies can be recommended according to user's evaluation set.)
UserCF
- 使用Python实现一个基于用户的协同过滤算法(A recommandation system based on User by python)