文件名称：NCF-MF-for-Recommendation:分别使用传统方法（KNN，SVD，NMF等）和深度方法（NCF）和深度方法（NCF）来预测等级。推荐系统
文件大小：376KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-31 14:01:54
系统开源
NCF-MF推荐 分别使用传统方法（KNN，SVD，NMF等）和深度方法（NCF）和深度方法（NCF）来预测等级。推荐系统。 需求 张量流 凯拉斯 惊喜 任务 首先，下载yelp数据集（接入，未提供），进行数据分析和处理工作。提取yelp数据集中我们需要的部分，即多伦多地区的评论信息（用户项目评级评论文本）。rating.csv和rating -text.csv（按住，未提供）。之后，分别使用传统方法和深度方法进行评分预测和评估指标的计算。 文件结构 yelp_data_analysis.ipynb：数据下载中，数据分析，数据处理部分。 rating.csv：保存好的数据。 yelp_mf_recomendation.ipynb：利用多种传统方法进行推荐的评分预测以及模型评估。 yelp_nn_recomendation.ipynb：利用NCF神经协同过滤方法进行推荐的评分预测以及模
【文件预览】：
NCF-MF-for-Recommendation-main
----yelp_data_analysis.ipynb(199KB)
----yelp_mf_recomendation.ipynb(9KB)
----rating.csv(939KB)
----README.md(1KB)
----yelp_nn_recomendation.ipynb(46KB)