本项目为《推荐系统》[刘宏志 编著]教材中的算法实现。
本书除了介绍推荐系统的一般框架、典型应用和评测方法之外,还主要介绍各种典型推荐算法的思想、原理、算法设计和应用场景,包括针对“千人千面”的个性化推荐和针对“千人万面”的情境化推荐。此外,本书还包含一些和推荐系统相关的专题内容,如针对排序问题的排序学习和针对信息融合的异质信息网络模型。 本书可作为计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能等专业的高年级本科生和研究生的相关课程教材,也可作为从事推荐系统、搜索引擎、数据挖掘等研发工作相关人员的参考书。
刘宏志 编著.《推荐系统》. ISBN: 9787111649380. 机械工业出版社. 2020。
http://www.cmpedu.com/books/book/5601946.htm
- 采用问题引导与示例展示相结合的讲解方式,通过图、表等可视化方式直观展示算法的思想、原理和具体步骤。
- 分知识点录制教学视频,每个视频长度约10~15分钟,并配有相应的课件。
- MOOC网址:http://www.chinesemooc.org/mooc/5013
王缤 周昭育 王澳博 刘鸿达
python 3.7.3
numpy 1.16
pytorch 1.1.0
data:算法测试用到的数据集
Ch2:基于邻域的协同过滤
Ch2-jupyter:基于邻域的协同过滤,jupyter代码,对应教材上的示例
Ch3:基于模型的协同过滤
Ch4:基于内容和知识的推荐
Ch5:混合推荐系统
Ch7:基于排序学习的推荐
Ch9:基于时空信息的推荐
Ch10:基于社交的推荐
Ch11:基于异质信息网络的推荐