SparrowRecSys:深度学习推荐系统 源码

SparrowRecSys SparrowRecSys是一个电影推荐系统,名字SparrowRecSys(麻雀推荐系统),取自“麻雀虽小,五脏俱全”之意。项目是一个基于maven的混合语言项目,同时包含了TensorFlow,Spark,Jetty Server等推荐系统的不同模块。希望您能够利用SparrowRecSys进行推荐系统的学习,并有机会一起完善它。 基于SparrowRecSys的实践课程 受极客时间邀请建立课程,详细讲解了SparrowRecSys的所有技术细节,覆盖了深度学习模型结构,模型训练,特征工程,模型评估,模型在线服务及推荐服务器内部逻辑等模块。 环境要求 Java 8 Scala2.11 Python 3.6+ TensorFlow 2.0+ 快速开始 将项目用IntelliJ打开后,找到RecSysServer ,右键点选Run ,然后在浏览器中输入http://localhost:6010/即可看到推荐系统的前端效果。 项目数据 项目数据标准化开源电影数据集 ,项目自带数据集对MovieLens数据集进行了精简,仅保留1000部电影和相关评论,用