RecommendationSystemDemo 基于Surprise实现的具有完整功能的推荐系统服务，并利用Flask框架实现了简单的接口调用。 封装了完整的更新日志数据，训练，根据id查询推荐结果等功能。 包含了常见的SVD，FM等算法。 一，文件说明： python版本：3.6 requirements.txt在yx_recommender_system下 my_data：本地用于测试的电影数据 yx_recommender_system：封装好的推荐系统核心代码，对web服务调用者透明。 demo_server.py：网络服务端代码。 server_implement.py：推荐服务功能实现。 demo_client.py：客户端代码，因不一定用python初始化所以暂未实现。 yxdemo.py：调用推荐系统的参考demo，执行结果参考如下： 分别是推荐给用户id为

BJ参数推荐系统 这是一个基于 BP-NN 学习算法构建的 matlab 应用程序。 它可以为粘合剂喷射（一种3D打印机）机器推荐最佳构建参数。 ##介绍你知道3D打印机吗？你用过吗？ 您可能知道在打印之前应该设置很多参数。 它有时很厚，因为参数总是影响最终产品的特性。 此应用程序可帮助用户选择最佳设置参数。 ＃＃这个怎么运作？ 我在这台3D打印机上做了很多实验，总结出4个关键参数。

电子商务建议 电子商务项目推荐系统（Python） 使用Pandas使用SQLite进行分析 使用方法 使用SQLite和Pandas进行数据分析 市场篮分析 先验算法 关联规则挖掘 使用的技术/图书馆 的Python 3 SQLite3 大熊猫 NumPy mlxtend 朱皮特 描述 该项目的前提是在电子商务行业中一个假设的公司“ The Company”，该公司希望开发推荐系统。 除其他许多相关产品外，“公司”还专门销售粘合剂和密封剂。 有两个部分： 笔记本：包括代码和技术部门的简要EDA。 使用来自“公司”的交易数据来展示如何使用机器学习技术来识别互补产品，从而为自动推荐引擎奠定基础。 PowerPoint：为业务涉众呈现发现结果。 讨论品牌何时重要以及客户为什么会选择一个品牌而不是另一个品牌。 然后介绍如何自动检测要在推荐系统中使用的项目，以及笔记本中发现的结果中的

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