嗨，我已经使用目录数据和用户数据设置了 Recommendation AI。
使用 3 个 Recommendation AI 标签从 Google 标签管
我在使用 Netflix 数据时遇到数据准备问题。我刚刚从 Github 克隆了一个存储库，但在尝试在 Jupyter Notebook
我是 Python 和推荐系统的初学者。
我想用这个教程在 python 中实现一个推荐系统：
<a href="https:
我希望用户在我的社交媒体应用上的特定帖子上花费的时间，以便我可以获取数据并在 ML 模型中实现它
我正在尝试使用 <code>sklearn.decomposition.NMF</code> 到矩阵 <code>R</code>，其中包含有关用户如何评价项目的数
我目前正在开发一个推荐系统，让用户对电影进行评分，然后进行预测。截至目前，我正在使用 Surprise
我正在使用惊喜包进行矩阵分解。下面是教程的代码：
<pre><code>from surprise import SVD
from surprise import Dat
我目前正在构建一个推荐系统，我正在尝试对其进行评估。然而，许多来源有不同的计算precision@k 和recal
我目前正在开展一个项目，该项目利用推荐引擎向用户推荐上传到平台的某些内容。我已经确定了一种
我正在使用 spark 和 scala 来实现一个问题。我正在使用包含 ratings.csv 文件、movie.csv 和 tag.csv 的 MovieL
<pre><code>train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items))
for line in train_data.itertuples():
train_data_matrix[line[1]-1, line[2]-1
我正在构建一个推荐系统，推荐像 TikTok 这样的短视频。如何有效过滤掉用户已经看过的视频？
我
我正在寻找一种方法来获取视频推荐作为输出，使用他们的 API 将播放列表作为输入。
背后的目标是能
我已经指定方程来查找用户之间的相似性，我在数据框中得到结果，如图所示
<a href="https://i.stack.im
我正在使用 <code>AWS personalize</code> 来制作推荐系统，特别是 <code>SIMS</code> 模型（项目到项目的相似性模
我正在从事产品包创建和推荐项目。捆绑和推荐必须根据用户输入实时进行。
条件是
1.产品包应尽
我正在创建一个使用 Firebase 的简单推荐系统。系统根据存储在 Firestore 中的传记数据（例如性别、年龄
我有一个包含 UserId、MovieId 和标签的文件。我想计算标签之间的余弦相似度，但标签不仅是单词，还有
我有两个 csv 文件，其中包含 userId、MovieId、tags.tags 列包含喜剧领域的电影类型。我需要喜剧和喜剧相关
我有一个由糖果成分的值 [0,1] 组成的数据集。 0 表示“不包含”，1 表示“包含”。除了这些功能之外
