MF项目具体实现过程及源码分析（总目录）

最新推荐文章于 2022-04-19 19:36:24 发布
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分类专栏： mf项目源码（私密）
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ambitionLlll/article/details/113139926
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该博客详细介绍了MF项目的具体实现过程，包括项目框架、关键类如BaseModel、Repository、BaseViewModel及其扩展，以及具体界面类如BaseActivity、BaseFragment、自定义View SettingItemView等的源码分析。此外，还涵盖了AndroidManifest.xml和build.gradle(app)的配置解析。

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MF项目具体实现步骤及源码

项目框架图示

参考：MF项目整体框架图示

具体架构类

一、BaseModel

源码及分析：BaseModel源码及分析

二、SharePreferenceUtil（仅在Repository中使用

源码及分析：SharePreferenceUtil源码及分析

三、五个Entity类（对应于四个界面，后续根据需求新增了一个Entity类）

源码及分析：AssistDrivingEntity、CommonEntity、DrivingPreferenceEntity、VehicleSettingEntity、PowerDrivingEntity源码及分析

四、Constants

源码及分析：MF工具类Constants源码

五、Repository extends BaseModel

源码及分析：Repository extends BaseModel 源码及分析（比较核心的一个类）

六、BaseViewMo

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项目实现步骤
我不是空弦的博客
10-27 681
项目实现步骤 准备 工具类 PageBean package org.hp.util; import lombok.Data; import java.util.List; @Data public class PageBean<T>{ private int totalPage; //总页数 private int totalCount; //总条数 private int page; //当前页数 private int limit;
mf模型 svd++_神经协同过滤NCF|模型篇
weixin_39960319的博客
12-21 756
本文从模型的角度出发，分析通用框架NCF及其实例化后的GMF、MLP、NeuMF并对其实现协同过滤推荐过程中涉及的如对用户-项目交互的交互函数的学习及交互隐特征的建模的原理及作用机制进行简要概述。内容如下图所示：首先，为了方便对各实例化模型进行分析，我们先形式化问题即将用户-项目交互矩阵定义为如公式所示。在对神经协同过滤通用框架进行简要概述后，引入现有解决对包含隐式反馈的协同过滤的推荐系统中应用普...
项目实现过程的每个阶段
weixin_34041003的博客
09-13 525
1.需求分析 功能性需求与非功能性需求 2.UML用例图 转自：https://www.cnblogs.com/hanrq/articles/4001549.html 用例图的组成：参与者、用例、系统边界。 如何识别参与者？ 谁主要操作系统？谁向系统提供信息？系统是否已经和存在的系统存在交互？ 如何获取用例？ 参与者希望系统执行什么任务？在系统中访问什么信息？ UML中的四种关...
项目整体管理：项目整体管理实现过程
依宸2016
07-22 589
制定项目章程概述： 制定项目章程是编写一份正式批准项目并授权项目经理在项目活动中使用组织资源的文件的过程。 项目章程宣告一个项目的正式启动、项目经理的任命，并对项目的目标、范围、主要可交付成果、主要制约因素与主要假设条件等进行总体性描述。 项目章程通常是由高级管理层签发，并分发给与项目有关的所有组织、部门和人员。 项目章程是用来体现高级管理层对项目的原则性要求，授权项目经理为实施项目而动用组织资源。 项目章程是项目经理寻求各主要干系人支持的依据。 项目章程不能太抽象，也不能太具体。
推荐算法的Python实现——MF（矩阵分解）
白水的博客
08-20 4114
1. 数据集 本博客用Movielens-1m数据集的ratings.dat作为推荐数据来训练ItemCF推荐模型。第一列是用户id(user_id)、第二列是物品id(item_id)、第三列是用户对物品的评分(score)、第四列是时间戳(timestamp)。 在Movielens-1m的元素数据集中，ratings.dat是用::作为分隔符的。在本次的python实现中，提前将分隔符::替换为了,，文件名ratings.dat改为了ratings.csv。 如果嫌麻烦不想改ratings.dat文
MF0001毕业设计项目：C语言源码及微信小程序开发
- “code”这一项表明源码文件可能被打包在了一个文件夹内，需要解压缩后才能访问，具体包含的内容可能涉及多个文件和子目录。 总结而言，MF0001全套毕业设计资源套装为使用者提供了一个完整的项目案例，涵盖了从...
C语言实战项目：约瑟夫生死游戏源码分析
通过分析和实现一个实战项目案例，学习者可以接触到项目开发的全过程，学会如何分析问题、设计解决方案、编写代码、测试程序以及处理开发中遇到的各种问题。这样的经验对于任何希望成为一名专业程序员的学习者来说都...
毕设项目MF0001完整文档与源码下载
资源摘要信息:"[毕设]MF0001项目全套文档与源码集"是关于一个信息技术项目的完整资料集合，它可能涉及软件开发、系统设计、数据库管理、网络技术等多个方面。从标题和描述中，我们可以推断这是一个为满足学业要求而...
MF00578-服装仓库管理系统源码.zip
最新发布
09-18
【标题解析】 "MF00578-服装仓库管理系统源码.zip" 是一个包含源代码的压缩文件，主要用于实现服装...以上就是基于标题和描述所推测出的相关知识点，具体的技术实现和功能细节需要查看源码和相关文档才能进一步了解。
mf
03-13
MF
矩阵分解（MF）算法代码实现
HPUZJH
06-08 3100
#迭代退出既控制次数又控制条件如果在迭代过程中能够提前退出就提前退出 参数调整是最大问题 import numpy as np #迭代退出既控制次数又控制条件如果在迭代过程中能够提前退出就提前退出 def MF(R,P,Q,K,steps,alpha,beta): m, n = R.shape for step in range(steps): for i ...
推荐系统之矩阵分解（MF）没废话，有代码
qq_42057046的博客
07-18 3810
前言 本文章，适合零基础学习MF（个人认为）数据集很小，只是简单但详细的讲解了矩阵分解，并给出了一个简单的代码 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术（Collaborative Filtering），它是基于这样的假设：用户如果在过去对某些项目产生过兴趣，那么将来他很可能依然对其保持热忱。其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同过滤（Memo...
【推荐算法】MF矩阵分解(含详细思路及代码)【python】
司六米希的博客
03-31 9437
MF矩阵分解 1.解决问题2.解决思路3.潜在问题4.矩阵分解的方式4.1 特征值分解【SVD，Singular Value Decomposition】 矩阵分解算法MF 1.解决问题 协同过滤处理稀疏矩阵的能力比较弱 协同过滤中，相似度矩阵维护难度大【m * m，n*n】 2.解决思路 使用隐向量【潜在信息】给原矩阵分解 3.潜在问题 矩阵是稀疏的 隐含特征不可知，是通过训练模型，让模型自行学习 4.矩阵分解的方式 4.1 特征值分解【SVD，Singular Value Decomposit
推荐系统之矩阵分解(MF)及其python代码讲解
weixin_43164078的博客
04-19 2500
推荐系统之矩阵分解(MF)及其python实现 完整代码如下 from math import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def MF(R,P,Q,K,aplha,beta,steps): ''' :param R: 用户-物品评分矩阵 m*n :param P: 用户的分解矩阵 m*k :param Q: 物品的分接矩阵 m*k :param K: 隐向量的维度 :pa
三元组稀疏矩阵的相加和转置
RedTea_的博客
10-28 1245
#include<stdio.h> #define MAXSIZE 1000 typedef struct node { int row,col,value; //行、列、值 }Triple; typedef struct lnode { Triple data[MAXSIZE]; //非零元素信息 int m,n,nums; //矩阵总行数、列数、非零元素个数 }TSMatrix; void Input(TSMatrix *tm); //矩阵输入
Hexiangnan博士 neural_collaborative_filtering 论文源码详细注解、基于新版本keras的修改
forevermoonlight的博客
02-21 2630
文章目录一、致谢二、算法模型三、源码分析3.1 源码结构3.2 数据集读写Dataset.py3.3 评价功能evaluate.py3.4 模型构建以及训练3.5 本文提出的最优算法模型构建过程4. 对于源码版本兼容性对应的问题5. 关于相似思路的启发 一、致谢 最近打算研究推荐系统，第一篇阅读的就是实验室推荐的《Neural Collaborative Filtering》，何向南博士的论文。下...
矩阵分解（MF）方法及代码
鼹鼠的胡须 的博客
04-22 4568
一、基于投影梯度法的非负矩阵分解论文：Projected gradient methods for non-negative matrix factorization 代码：Matlab及Python源码二、基于类牛顿法的最小二乘矩阵近似解法论文：Fast Newton-type Methods for the Least Squares Nonnegative Matrix Approxima
推荐系统之矩阵分解(MF)及其python实现
Flaneur-yz的博客
07-27 7062
前言 目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法，在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评分矩阵R（M×N）”说明矩阵分解方式的原理以及python实现。 一、矩阵分解 1.案例引入 有如下R(5,4)的打分矩阵：（“-”表示用户没有打分） 其中打分矩阵R(n,m)...
矩阵分解
maogaui的博客
07-23 2002
煮个栗子先 ——矩阵分解的思想可以解决这个问题，其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题（回归问题）。 矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积：R（n,m）≈ P(n,K)*Q(K,m) 矩阵分解的过程中，将原始的评分矩阵分解成两个矩阵和的乘积： 矩阵P(n,K)表示n个user和K个特征之间的关系矩阵，这K个特征是一个中间变量，矩阵Q(K,m)的转置是矩阵Q(m,K)，矩阵Q(m,K)表示m个item和K个特征之间的关系矩阵，这里的K值是自己控制的，可以使用交叉验证的方法获得最佳的K值。为了得到近似的R(n
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