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一个基础工业界的电影推荐系统,后端技术SpringBoot,前端Vue。数据集为MovieLens latest。已实现基于深度学习NeuralCF、DeepCrossing、Wide&Deep的个性化推荐和模型在线A/B测试。基于预存Embedding(Item2vec|DeepWalk)实现相似电影功能。
最近更新: 3个月前基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统的设计与实现(采用Java语言的SSM框架实现基于用户、物品的协同过滤推荐算法,使用Python爬取环球网真实新闻数据属实更新存储于MySQL数据库中)
最近更新: 3个月前基于Spring Boot的新闻推荐系统旨在应对当前信息过载的挑战,为用户提供个性化的新闻阅读体验。在数字化时代,新闻来源繁杂,用户难以从海量信息中筛选出感兴趣的内容。传统新闻推荐系统虽能一定程度上缓解这一问题,但在用户行为分析、内容语义理解等方面仍存在局限。因此,本系统将利用先进的推荐算法和Spring Boot框架,构建高效、准确的新闻推荐系统,以满足用户的个性化需求。
最近更新: 5个月前