一支穿云-29370_个人页

2024年06月

• 06.19 21:02:46
  发表了文章 2024-06-19 21:02:46

  基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的图书推荐系统

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2024年05月

• 03.31 01:37:32
  发表了文章 2024-03-31 01:37:32

  基于Apriori关联规则的电影推荐系统（附python代码）

  这是一个基于Apriori算法的电影推荐系统概览。系统通过挖掘用户评分数据来发现关联规则，例如用户观看某部电影后可能感兴趣的其他电影。算法核心是逐层生成频繁项集并设定最小支持度阈值，之后计算规则的置信度。案例中展示了数据预处理、频繁项集生成以及规则提取的过程，具体包括用户评分电影的统计分析，如1-5部电影的评分组合。最后，通过Python代码展示了Apriori算法的实现，生成推荐规则，并给出了一个简单的推荐示例。整个过程旨在提高推荐的精准度，基于用户已评分的电影推测他们可能尚未评分但可能喜欢的电影。

  
• 03.31 01:33:42
  发表了文章 2024-03-31 01:33:42

  基于深度学习的图书管理推荐系统（附python代码）

  基于Keras的图书推荐系统利用深度学习的Embedding技术，根据用户评分预测高评分书籍。模型包括用户和书籍的Embedding层，concatenation和全连接层。通过训练集与测试集划分，使用adam优化器和MSE损失函数进行训练。程序展示了模型预测的图书ID和评分概率，以及实际推荐的Top 10书单。代码中包含数据预处理、模型训练与预测功能。