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编程是为了更深刻的了解这个世界，或者作为自己的职业谋生存。 读书是为了让自己的灵魂得到升华，照亮自己的同时也指引他人。旅行见天地，读书明事理，工作合行知。
擅长的技术
- Python
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发表了文章 2024-06-19
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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发表了文章 2024-03-31
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。
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发表了文章 2024-03-31
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。
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发表了文章
2024-06-19
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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发表了文章
2024-05-15
基于Apriori关联规则的电影推荐系统（附python代码）
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发表了文章
2024-05-15
基于深度学习的图书管理推荐系统（附python代码）
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