AI源码解读：推荐系统案例

融汇科研与教学经验，案例可二次开发利用！阿里巴巴|字节跳动|讯飞智元|腾讯|百度|微软

专家联袂推荐！配套程序代码、工程文件、附赠案例！

　　《AI源码解读：推荐系统案例（Python版）/人工智能科学与技术丛书》以人工智能发展为时代背景，通过20个实际案例，系统介绍了机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。
　　在编排方式上，《AI源码解读：推荐系统案例（Python版）/人工智能科学与技术丛书》侧重介绍创新项目的过程，分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能技术的开发方法，《AI源码解读：推荐系统案例（Python版）/人工智能科学与技术丛书》配套提供项目设计工程文档、程序代码、出现的问题及解决方法等资源，可供读者举一反三，二次开发。
　　《AI源码解读：推荐系统案例（Python版）/人工智能科学与技术丛书》将系统设计、代码实现以及运行结果展示相结合，语言简洁，讲解深入浅出、通俗易懂，不仅适合Python编程的爱好者，而且适合作为高等院校相关专业的教材，还可作为智能应用创新开发专业技术人员的参考用书。

　　李永华，北京邮电大学教授，拥有超过10年的软硬件开发经验，长期致力于物联网、云计算与人工智能的研究工作。在教学中以兴趣为导向，激发学生的创造性；以素质教育为目的，提高自身教学水平；以科研为手段，促进教学理念的转变。在教学与科研实践中指导学生实现300余个创新案例，主持30余项课题的研究工作，在国内外学术期刊及会议发表论文100余篇，申请专利50余项，出版图书20余部。

项目1基于马尔可夫模型的自动即兴音乐推荐

1.1总体设计

1.1.1系统整体结构

1.1.2系统流程

1.2运行环境

1.2.1Python环境

1.2.2PC环境配置

1.3模块实现

1.3.1钢琴伴奏制作

1.3.2乐句生成

1.3.3贝斯伴奏制作

1.3.4汇总歌曲制作

1.3.5GUI设计

1.4系统测试

项目2小型智能健康推荐助手

2.1总体设计

2.1.1系统整体结构

2.1.2系统流程

2.2运行环境

2.3模块实现

2.3.1疾病预测

2.3.2药物推荐

2.3.3模型测试

2.4系统测试

2.4.1训练准确度

2.4.2测试效果

2.4.3模型应用

项目3基于SVM的酒店评论推荐系统

3.1总体设计

3.1.1系统整体结构

3.1.2系统流程

3.2运行环境

3.2.1Python环境

3.2.2TensorFlow环境

3.2.3安装其他模块

3.2.4安装MySQL数据库

3.3模块实现

3.3.1数据预处理

3.3.2模型训练及保存

3.3.3模型测试

3.4系统测试

3.4.1训练准确率

3.4.2测试效果

3.4.3模型应用

项目4基于MovieLens数据集的电影推荐系统

4.1总体设计

4.1.1系统整体结构

4.1.2系统流程

4.2运行环境

4.2.1Python环境

4.2.2TensorFlow环境

4.2.3后端服务器

4.2.4Django环境配置

4.2.5微信小程序环境

4.3模块实现

4.3.1模型训练

4.3.2后端Django

4.3.3前端微信小程序

4.4系统测试

4.4.1模型损失曲线

4.4.2测试效果

项目5基于排队时间预测的智能导航推荐系统

5.1总体设计

5.1.1系统整体结构

5.1.2系统流程

5.2运行环境

5.2.1Python环境

5.2.2Scikitlearn环境

5.3模块实现

5.3.1数据预处理

5.3.2客流预测

5.3.3百度地图API调用

5.3.4GUI设计

5.3.5路径规划

5.3.6智能推荐

5.4系统测试

5.4.1训练准确率

5.4.2测试效果

5.4.3程序应用

项目6基于人工智能的面相推荐分析

6.1总体设计

6.1.1系统整体结构

6.1.2系统流程

6.2运行环境

6.2.1Python环境

6.2.2TensorFlow环境

6.2.3界面编程环境

6.3模块实现

6.3.1数据预处理

6.3.2模型构建

6.3.3模型训练及保存

6.3.4模型测试

6.4系统测试

6.4.1训练准确率

6.4.2测试效果

6.4.3模型应用

项目7图片情感分析与匹配音乐生成推荐

7.1总体设计

7.1.1系统整体结构

7.1.2系统流程

7.2运行环境

7.2.1Python环境

7.2.2Magenta环境

7.3模块实现

7.3.1数据预处理

7.3.2模型构建

7.3.3模型训练及保存

7.4系统测试

7.4.1测试效果

7.4.2模型应用

项目8新闻自动文摘推荐系统

8.1总体设计

8.1.1系统整体结构

8.1.2系统流程

8.2运行环境

8.2.1Python环境

8.2.2TensorFlow环境

8.3模块实现

8.3.1数据预处理

8.3.2词云构建

8.3.3关键词提取

8.3.4语音播报

8.3.5LDA主题模型

8.3.6模型构建

8.4系统测试

项目9基于用户特征的预测流量套餐推荐

9.1总体设计

9.1.1系统整体结构

9.1.2系统流程

9.2运行环境

9.2.1Python环境

9.2.2Scikitlearn库的安装

9.3逻辑回归算法模块实现

9.3.1数据预处理

9.3.2模型构建

9.3.3模型训练及保存

9.3.4模型预测

9.4朴素贝叶斯算法模型实现

9.4.1数据预处理

9.4.2模型构建

9.4.3模型评估

9.5系统测试

项目10校园知识图谱问答推荐系统

10.1总体设计

10.1.1系统整体结构

10.1.2系统流程

10.2运行环境

10.2.1Python环境

10.2.2服务器环境

10.3模块实现

10.3.1构造数据集

10.3.2识别网络

10.3.3命名实体纠错

10.3.4检索问题类别

10.3.5查询结果

10.4系统测试

10.4.1命名实体识别网络测试

10.4.2知识图谱问答系统整体测试

项目11新闻推荐系统

11.1总体设计

11.1.1系统整体结构

11.1.2系统流程

11.2运行环境

11.2.1Python环境

11.2.2node.js前端环境

11.2.3MySQL数据库

11.3模块实现

11.3.1数据预处理

11.3.2热度值计算

11.3.3相似度计算

11.3.4新闻统计

11.3.5API接口开发

11.3.6前端界面实现

11.4系统测试

项目12口红色号检测推荐系统

12.1总体设计

12.1.1系统整体结构

12.1.2系统流程

12.2运行环境

12.2.1Python环境

12.2.2TensorFlow环境

12.2.3安装face_recognition

12.2.4安装colorsys模块

12.2.5安装PyQt 5

12.2.6安装QCandyUi

12.2.7库依赖关系

12.3模块实现

12.3.1数据预处理

12.3.2系统搭建

12.4系统测试

项目13基于矩阵分解算法的Steam游戏推荐系统

13.1总体设计

13.1.1系统整体结构

13.1.2系统流程

13.2运行环境

13.2.1Python环境

13.2.2TensorFlow环境

13.2.3PyQt 5环境

13.3模块实现

13.3.1数据预处理

13.3.2模型构建

13.3.3模型训练及保存

13.3.4模型测试

13.4系统测试

13.4.1训练准确率

13.4.2测试效果

13.4.3模型应用

项目14语音识别和字幕推荐系统

14.1总体设计

14.1.1系统整体结构

14.1.2系统流程

14.2运行环境

14.3模块实现

14.3.1数据预处理

14.3.2翻译

14.3.3格式转换

14.3.4音频切割

14.3.5语音识别

14.3.6文本切割

14.3.7main函数

14.4系统测试

项目15发型推荐系统设计

15.1总体设计

15.1.1系统整体结构

15.1.2系统流程

15.2运行环境

15.2.1Python环境

15.2.2PyCharm环境

15.3模块实现

15.3.1Face++•API调用

15.3.2数据爬取

15.3.3模型构建

15.3.4用户界面设计

15.4系统测试

15.4.1测试效果

15.4.2用户界面

项目16基于百度AI的垃圾分类推荐系统

16.1总体设计

16.1.1系统整体结构

16.1.2系统流程

16.1.3PC端系统流程

16.2运行环境

16.2.1Python环境

16.2.2微信开发者工具

16.2.3百度AI

16.3模块实现

16.3.1PC端垃圾分类

16.3.2移动端微信小程序

16.4系统测试

16.4.1PC端效果展示

16.4.2微信小程序效果展示

项目17协同过滤音乐推荐系统

17.1总体设计

17.1.1系统整体结构

17.1.2系统流程

17.2运行环境

17.2.1Python环境

17.2.2PyCharm和Jupyter

17.3模块实现

17.3.1数据预处理

17.3.2算法实现

17.3.3算法测评

17.4系统测试

项目18护肤品推荐系统

18.1总体设计

18.1.1系统整体结构

18.1.2系统流程

18.2运行环境

18.3模块实现

18.3.1文件读入

18.3.2推荐算法

18.3.3应用模块

18.3.4测试调用函数

18.4系统测试

项目19基于人脸识别的特定整蛊推荐系统

19.1总体设计

19.1.1系统整体结构

19.1.2系统流程

19.2运行环境

19.2.1Python环境

19.2.2PyCharm环境

19.2.3dlib和face_recognition库

19.3模块实现

19.3.1人脸识别

19.3.2美颜处理

19.4系统测试

19.4.1人脸识别效果

19.4.2美颜效果

19.4.3GUI展示

项目20TensorFlow 2实现AI推荐换脸

20.1总体设计

20.1.1系统整体结构

20.1.2系统流程

20.2运行环境

20.3模块实现

20.3.1数据集

20.3.2自编码器

20.3.3训练模型

20.3.4测试模型

20.4系统测试

　　Python作为人工智能和大数据领域的主要开发语言，具有灵活性强、扩展性好、应用面广、可移植、可扩展、可嵌入等特点，近年来发展迅速，热度不减，人才需求量逐年攀升，已经成为高等院校的专业课程。
　　为适应当前教学改革的要求，更好地践行人工智能模型与算法的应用，本书以实践教学与创新能力培养为目标，采取了创新方式，从不同难度、不同类型、不同算法，融合了同类教材的优点，将实际智能应用案例进行总结，希望起到抛砖引玉的作用。
　　本书的主要内容和素材来自开源网站的人工智能经典模型算法、信息工程专业创新课程内容及作者所在学校近几年承担的科研项目成果、作者指导学生完成的创新项目。通过这些创新项目，学生不仅学到了知识，提高了能力，而且为本书提供了第一手素材和相关资料。
　　本书内容由总述到分述，先理论后实践，采用系统整体架构、系统流程与代码实现相结合的方式，对于从事人工智能开发、机器学习和算法实现的专业技术人员可作为技术参考书，提高其工程创新能力；也可作为信息通信工程及相关专业本科生的参考书，为机器学习模型分析、算法设计和实现提供帮助。
　　本书的编写得到了教育部电子信息类专业教学指导委员会、信息工程专业国家第一类特色专业建设项目、信息工程专业国家第二类特色专业建设项目、教育部CDIO工程教育模式研究与实践项目、教育部本科教学工程项目、信息工程专业北京市特色专业建设、北京市教育教学改革项目、北京邮电大学教育教学改革项目（2020JC03）的大力支持，在此表示感谢！
　　由于作者水平有限，书中疏漏之处在所难免，衷心地希望各位读者多提宝贵意见，以便作者进一步修改和完善。