推荐系统的设计与实现论文目录

问：基于Python的电影推荐系统的设计和实现

1. 答：《基于Python的电影推荐系统的设计和实现》该项目采用技术Python的django框架、mysql数据库 ，项目含有源码、论文、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、核心代码介绍视频等
   软件开闷旅发环境及开发工具：
   开发语言：python
   使用框架：键罩雀Django
   前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3
   开发工具：pycharm、稿早Visual Studio Code、HbuildX
   数据库：MySQL 5.7.26（版本号）
   数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog
   python版本：python3.0及以上
   管理员用例图如下所示：
   用户用例图如下所示：
   系统功能完整，适合作为毕业设计、课程设计、数据库大作业。
   下面是资料信息截图：
   下面是系统运行起来后的一些截图：

问：[推荐系统] Session-Based Recommendations

1. 答：论文：Session-based mendations with Recurrent works。本文第一次提出将RNN 用于基于session的推荐。session可以理解为当你进入app，直到你推出app这段坦做乱时间，也可以限定一定的时间范围比如30分钟。基于session的推荐即在你进入app后根据你短时间内的交互行为做的推荐。本文直接对用户的session点击序列使用RNN 进行建模。
   由下图可以看出session1的长度为4，session2的长度为3，session3的长度为6，session4的长度为2，session5的长度为3。假设设置batch_size=3，则当取第3个batch的时候，session2已经结束了。此时按照顺序将session4中的序列拼接在session2后面，并且重置GRU的隐状态值为初始隐状态。
   最终预测每个商品下一次点击的概率，当商品数量非常大的时候计算量很大。所以论文采用了一种取巧的方式，胡缓将同让档一个batch中其他session的下一次点击商品作为当前点击商品的负样本。例如 ，则对应的负样本为 。
   文本中采用了两种pairwise损失函数：BPR损失和TOP1损失。其中 表示负样本个数， 表示正样本预测概率， 表示负样本预测概率。

问：基于电子商务平台的推荐系统设计与实现

1. 答：1、安全性 2、稳定性 3、是否兼容服务器 4、数据库设计要能拿侍承受 5、知道网站是B2B、B2C或者是B2G 6、方便性 7、处腔铅理速度快 8、客户服务 9、意见反馈 我个人伍敏好意见是那么多。