用pytorch实现了AutoRec论文中的算法，将AutoEncoder用户推荐系统中的打分矩阵补全。
数据集是ml100k，可以在movielens的网站上下载。

推荐系统的总结，后面会持续更新。
推荐概念信息过滤系统解决信息过载用户需求不明确的问题*利用一定的规则将物品排序展示给需求不明确的用户推荐搜索区别*推荐个性化较强，用户被动的接受，希望能够提供持续的服务*搜索个性化弱，用户主动搜索，快速满足用户的需求##推荐和web项目区别*构建稳定的信息流通通道* 推荐信息过滤系统* web对结果有明确预期* 推荐结果是概率问题##Lambda架构介绍

我的目的是有个网上商城，里面有很多商品，某个用户在浏览一些商品后系统根据用户的浏览记录再结合其它广大用户的偏好记录，应用基于物品的协同过滤算法，为这个用户推荐合乎情理的其它商品，目的在于加深对算法的理解及更直观的展示算法的成果

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为了解决Internet上的信息迅速膨胀,出现的信息过载的问题,用户要在大量信息中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针,传统的搜索型产品存在一些不足,无法真正解决信息爆炸的问题,而推荐系统则是一个很好的选择。
本系统采用了基于item-user混合协同过滤算法来为用户推荐真正自己感兴趣的产品,提高了推荐的精准性,相对于传统推荐系统多了从item的角度去分析。

1、重点：主要是推荐功能，实现个性化推荐，用一种推荐算法（协同过滤算法、基于内容等）一定要有原理，在新闻栏新增一栏为推荐，然后能根据用户的喜好给用户推荐一些用户可能感兴味的新闻。
多考虑一些参数实现多样化推荐。
这是重点，希望给的时候有原理资料。
2、其他功能已经基本实现，保持原有的功能都要有，可以优化。
3、能否加个登录注册。
通过在android移动设备安装手机应用。
具备以下几个功能：（1）首页中，可以查看各类新闻（每日头条、社会、国内、国外、娱乐），图文展现更好的视觉效果。
（2）趣图功能，每日推荐一些有趣的图片，（3）视频，可以播放一些小视频来观看。
（4）个人中心，在这个模块用户可以实现个人登录，收藏新闻等功能

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。