用Hadoop构建电影推荐系统 经验
，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog
jopen 
P26 基于Hadoop的电影推荐系统 文档
1. 基于Hadoop的电影推荐系统 答辩者：李婷婷 指导老师：师智斌 2. Hadoop在大型内容推荐系统中的应用 背景 推荐效果 技术选型 技术实现 推荐系统的评测 Hadoop&Hive使用经验
啊婷儿客人 Netflix 是如何推荐电影的 资讯
，常常使人无所适从。 在这种情况下，智能推荐开始出现了。得益于计算机技术的进步，内容提供商能够对用户的爱好做出更为细致的分析，从而做出更加个性化的推荐。通过 对Netflix影片分类的深入分析，以
基于Spark和Flask的一个可伸缩的电影推荐系统 经验
Spark教程可以指导你逐步了解如何使用 MovieLens 数据集,基于 协同过滤 建立一个电影推荐系统。协同过滤使用 Spark的交替最小方差（ALS） 算法。 该教程由两部分组成。第一部分是
SpringBoot项目推荐 经验
net/tangdu/blog/614718 一、项目由gradle构建，使用springBoot做为项目框架, 持久化使用MyBatis。参考官方 springboot-ssm 二、项目由gradle构建，使用springBoot做为项目框架
P29 java web项目自动构建系统 文档
Java Web项目 自动构建系统 配置手册 文件状态： 文件标识： 【 】草稿 当前版本： 【 】正式发布 作 者： 南京研发中心 【√】正在修改 完成日期： 2017/12/04 目 录 1
Android开源项目推荐 经验
很多新手（包括我在内）在写项目的时候不知道项目框架如何搭建，很多时候计划的很好，但是随着项目大额增大，最后还是写的一塌糊涂，没有条理，结构很烂，导致我们项目问题不断，最近一直总结这个原因，其实是我们脑
微信小程序：豆瓣电影项目 经验
readme也是github上面的，都不需要。 运行前删掉screenshots和readme.md文件就行。 项目来自慕课网实战,api采用豆瓣公共api接口。 如果demo对你有帮助的话，帮忙点个star。
推荐系统：Wuawua 经验
Wuawua推荐系统是一个可配置的推荐系统，部分功能源于oryx，但核心的推荐算法将全部更新。 包含的推荐算法如下: SVD：ParallelSGD（已实现）、SVD、SVD++ RBM(V0
P28 为豆瓣电影实现Item-based协同过滤的推荐系统 经验
前面的两篇文章分别使用Spark mllib ALS实现了Model-based协同过滤推荐系统和使用Mahout实现了User-based的协同过滤推荐系统。 我们再来回顾一下item-base CF算法的特点： 物品
优秀Swift开源项目推荐 资讯
ImageScout ：最小网络代价获得图片大小及类型 DominantColor ：提取图片主色示例项目 Toucan ：小而美的图片变换及处理类 gifu ：高性能GIF显示类库 HanekeSwift
优秀的Go语言项目推荐 经验
优秀的Go语言项目推荐 图一 有时候，我听见有新Go语言开发者说在找一些优秀的Go项目，来学习和贡献代码。通常我会推荐他们去读Go的源代码，你可以只了解你感兴趣的那部 分，并且可能包含
优秀Swift开源项目推荐 经验
ImageScout ：最小网络代价获得图片大小及类型 DominantColor ：提取图片主色示例项目 Toucan ：小而美的图片变换及处理类 gifu ：高性能GIF显示类库 HanekeSwift
Android、iOS、Mac开源项目推荐 经验
很多新手（包括我在内）在写项目的时候不知道项目框架如何搭建，很多时候计划的很好，但是随着项目大额增大，最后还是写的一塌糊涂，没有条理，结构很烂，导致我们项目问题不断，最近一直总结这个原因，其实是我们脑
10个基于Web的开源项目管理系统 博客
Codendi Codendi 是一个软件项目协作管理平台，功能有配置管理、问题跟踪（bug、任务、需求等）、文档管理，还包含一个Eclipse插件；持续集成接口、报表、测试方案等，基于 LAMP
开源推荐系统：LensKit 经验
LensKit 是开源构建，研究，学习推荐系统，这是系统是 Java开发的，来自美国的明尼苏达大学，也是推荐领域知名的测试数据集Movielens的作者， 他们的推荐系统团队，在学术圈内的影响力很大，很多新的学术思想会放到这里
python实现推荐系统 经验
两种最普遍的推荐系统的类型是基于内容和协同过滤（CF）。协同过滤基于用户对产品的态度产生推荐，基于内容的推荐系统基于物品属性的相似性进行推荐。CF可以分为基于内存的协同过滤和基于模型的协同过滤。