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推荐系统：个性化发现🍿📺

通过推荐系统提供个性化体验。🎁

技术概览📜

🔍️ LanceDB强大的向量数据库能力可以高效存储和查询项目嵌入向量。推荐系统可以利用它，根据用户偏好🤝和项目特征📊提供个性化推荐，从而提升用户体验。🗂️

推荐系统 描述 链接
电影推荐系统🎬 🤝 使用协同过滤预测用户偏好，假设相似用户会喜欢相似的电影，并利用Numpy中的奇异值分解(SVD)进行精确的矩阵分解和准确推荐📊 Python
Python
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🎥 基于电影类型的推荐系统 🔍 使用Doc2Vec创建电影嵌入向量，捕捉类型和特征细节，并利用VectorDB实现高效存储和查询，通过相似性搜索实现精准的类型分类和个性化电影推荐🎥 Ghost
Ghost
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🛍️ 基于协同过滤和LanceDB的产品推荐系统 📈 使用协同过滤和LanceDB分析您的历史购买记录，根据用户过往购买行为推荐商品。我们的示例中使用Instacart数据集进行演示🛒 Python
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🔍 使用OpenCLIP和LanceDB进行Arxiv论文搜索 💡 使用LanceDB为Arxiv论文构建语义搜索引擎，并在Nomic's Atlas上与传统基于关键词的搜索进行性能对比，展示语义搜索在查找相关研究论文方面的强大能力📚 Python
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美食推荐系统🍴 🍔 使用LanceDB构建美食推荐系统，具备基于向量的推荐、全文搜索、混合搜索以及重排序模型集成功能，提供个性化和精准的美食建议👌 Open In Collab
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