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本项目为《推荐系统》[刘宏志 编著]教材中的算法实现。

本书除了介绍推荐系统的一般框架、典型应用和评测方法之外，还主要介绍各种典型推荐算法的**、原理、算法设计和应用场景，包括针对“千人千面”的个性化推荐和针对“千人万面”的情境化推荐。此外，本书还包含一些和推荐系统相关的专题内容，如针对排序问题的排序学习和针对信息融合的异质信息网络模型。 本书可作为计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、人工智能等专业的高年级本科生和研究生的相关课程教材，也可作为从事推荐系统、搜索引擎、数据挖掘等研发工作相关人员的参考书。

刘宏志 编著.《推荐系统》. ISBN: 9787111649380. 机械工业出版社. 2020。
http://www.cmpedu.com/books/book/5601946.htm

王缤 周昭育 王澳博 刘鸿达

python 3.7.3
numpy 1.16
pytorch 1.1.0

data：算法测试用到的数据集
Ch2：基于邻域的协同过滤
Ch2-jupyter：基于邻域的协同过滤，jupyter代码，对应教材上的示例
Ch3：基于模型的协同过滤
Ch4：基于内容和知识的推荐
Ch5：混合推荐系统
Ch7：基于排序学习的推荐
Ch9：基于时空信息的推荐
Ch10：基于社交的推荐
Ch11：基于异质信息网络的推荐