文件名称：recommend_system:推荐系统与深度学习
文件大小：1.73MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-31 09:00:20
系统开源
推荐系统由基础算法到深度学习的应用参考 电影推荐系统 标签：Tensorflow，矩阵分解，惊喜，PySpark 1，用Tensorflow实现矩阵分解 1.1，定义one_batch模块 import numpy as np import pandas as pd def read_and_process ( filename , sep = '::' ): col_names = [ 'user' , 'item' , 'rate' , 'timestamp' ] df = pd . read_csv ( filename , sep = sep , header = None , names = col_names , engine = 'python' ) df [ 'user' ] -= 1 df [ '
【文件预览】：
recommend_system-master
----163_music_playlist.txt(0B)
----基于surprise库和Tensorflow框架的电影推荐.ipynb(9KB)
----ml-latest-small()
--------ml-latest-small()
----基于用户的协同过滤.ipynb(7KB)
----音乐推荐系统.ipynb(66KB)
----电影推荐系统.ipynb(1.77MB)
----推荐系统开发实战_代码复现()
--------main()
--------使用方式说明.docx(151KB)
----稀疏自编码网络.png(94KB)
----recommend_system.ipynb(82KB)
----README.md(10KB)
----基于用户的协同过滤-实战第二次.ipynb(7KB)
----基于用户的协同过滤-标准答案.ipynb(65KB)
----基于用户的协同过滤-实战第一次.ipynb(227KB)