recommandation

Post Processing Explanations Paths in Path Reasoning Recommender Systems with Knowledge Graphs

Collaborative filtering for Recommendation in Keras

A real business case aiming for optimisation of stock management. Cleanse - Calculate - Visualize - Drive insights based on current dataset. Recommend new KPIs and metrics for operations.

매일 국내주식의 단타용 종목을 추천해주는 RNN기반 추천시스템입니다.

Benchmark on NEO4J with a beer recommandation engine

A Content-Based Filtering - Movies Recommendation System.

Mannual testing on Foodpanda.

A Spotify-like Music Recommandation Engine

This application introduce a new approach in improvement of movies recommender systems.

The recommendations are calculated based on user ratings for that particular item. A Movie Recommendation System

Création d'un Dashboard de recommandation de restaurant en fonction des critères de l'utilisateur et de l'importance qu'il donne à ses critères.

Notre Système Expert de Soins Visage vous offre des recommandations personnalisées, en analysant vos besoins , votre age, budget et type de peau. En s'appuyant sur une base de connaissances spécialisée, il simplifie le choix parmi les produits de beauté, optimisant ainsi votre routine quotidienne de soins du visage.

Ce projet est une application console en C# pour la gestion des annonces de recrutement. Il permet aux recruteurs de publier des offres d'emploi et aux candidats de soumettre des demandes. Parmi ses fonctionnalités, on trouve la recherche avancée, la recommandation de candidats, et l'archivage des annonces.

Choisissez votre centrale solaire adaptée à vos besoins. #australsolar #australgroupeenergie

Dans la peau d'un algorithme de recommandation

Personal client for browsing RT

A robust RESTful API for EduNova e-learning platform, built with Node.js and Express. Handles user authentication, course management, enrollments, and progress tracking with a MongoDB database. Designed for scalability and seamless integration with the frontend.

Get music recommendations from your listening habits

ML-powered outfit recommendation system that combines **content-based filtering, collaborative filtering (SVD), and clustering (K-Means)** over relational CSV datasets, with extensions toward **image-based visual similarity** using deep learning embeddings. Built with Python, FastAPI, and Streamlit.