案例介绍
该项目使用Pytorch框架和Numpy、Pandas等工具包。首先爬取矢量地图数据，将地图内容进行筛选分类。通过矢量地图获得地图中的内容标注，将其整理清洗制作成数据集，并制作用户数据集。通过协同过滤寻找偏好相似的用户，并根据皮尔逊相关系数求得用户间的关联强弱，聚合成矩阵喂给TrasH,通过聚合矩阵计算出关联关系。最后将协同过滤的用户关联关系和TrasH求得的实体关联关系融合，最后根据训练模型得到推荐结果。
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