故事背景《互换身体》是由环球影业发行的喜剧电影，于2011年8月5日在美国上映。该片由大卫·道金执导，瑞安·雷诺兹、杰森·贝特曼、奥利维亚·王尔德等主演。该片讲述了一位居家好男人和一位蜂蝶浪子分别厌倦了自己的生活，于是在某种神秘力量的辅助下两人互换身体与生活的故事。 大话西游：紫霞和八戒互换了身体，欲和至尊宝亲热，结果直接吐了 java的换身术java中也可以实现神奇的魔法，比
转载
2024-01-08 15:32:12
71阅读
用户协同推荐算法思想如果你喜欢苹果、香蕉、芒果等物品，另外有个人也喜欢这些物品，而且他还喜欢西瓜，则很有可能你也喜欢西瓜这个物品。所以说，当一个用户 A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G，然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A，这就是基于用户的系统过滤算法。 根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤：1. 找到与目标用
转载
2023-05-29 15:30:12
377阅读
使用开源数据集完成基于UserCF算法的电影推荐
原创
2022-01-25 16:35:05
601阅读
使用开源数据集完成基于UserCF算法的电影推荐
原创
2021-07-07 14:17:19
1049阅读
## 实现 Java 算法公式电影推荐
### 整体流程
为了实现 Java 算法公式电影推荐，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 收集用户的电影偏好数据 |
| 步骤 2 | 建立一个电影推荐模型 |
| 步骤 3 | 使用用户的偏好数据训练模型 |
| 步骤 4 | 根据用户的输入，使用模型进行电影推荐 |
下面我将详细介绍
原创
2023-09-05 18:09:48
70阅读
两种推荐算法的实现1.基于邻域的方法(协同过滤)(collaborative filtering): user-based, item-based。2.基于隐语义的方法(矩阵分解)：SVD。 使用python推荐系统库surprise。surprise是scikit系列中的一个，简单易用，同时支持多种推荐算法：基础算法、协同过滤算法、矩阵分解(隐语义模型)。surprise文档: htt
转载
2024-06-03 07:27:59
118阅读
BPR贝叶斯个性化排序算法一、问题导入二、显示反馈与隐式反馈2.1 显式反馈与隐式反馈基本概念2.2 显式反馈与隐式反馈的比较2.3 显式反馈与隐式反馈的评价方法2.3.1 显式反馈数据模型的评价方法2.3.1.1 显式反馈模型介绍2.3.1.2 具体例子分析2.3.1.3 显示反馈数据分析2.3.2 隐式反馈数据介绍2.3.2.1 隐式反馈数据的特点2.3.2.2 隐式反馈数据的处理方式三、B
转载
2023-08-14 15:54:42
114阅读
本次实例需要三个数据文件分别为节目及其所属标签类型的01矩阵；用户--节目评分矩阵；用户收视了的节目--标签01矩阵。可以直接下载下来使用具体代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Nov 1 09:33:14 2018
@author: AZ
"""
import math
import pandas as pd
import nump
转载
2023-08-11 16:11:41
74阅读
协同过滤算法是最常用的推荐算法，其主要有两种具体形式：基于用户的推荐算法和基于物品的推荐算法。推荐算法的基础是基于两个对象之间的相关性。ALS（alternating least squares）是交替最小二乘法的简称，也是MLlib的基础推荐算法。1.协同过滤其基本思想是利用人性的相似性进行相似比较。协同过滤算法的确认就是标准推荐算法作为一种可行的机器推荐算法标准步入正轨。协同过滤算法主要有两种
转载
2023-12-16 12:20:39
25阅读
dl-re-movies项目简介：
dl_re_web : Web 项目的文件夹re_sys： Web app
model：百度云下载之后，把model放到该文件夹下recommend： 网络模型相关
data： 训练数据集文件夹
DataSet.py：数据集加载相关
re_model.py： 网络模型类
utils.py：工具、爬虫
static ：Web 页面静态资源
te
1.介绍逻辑回归的重点及难点2.基于逻辑回归完成电影算法推荐
原创
2022-01-25 16:26:40
409阅读
1.介绍逻辑回归的重点及难点2.基于逻辑回归完成电影算法推荐
原创
2021-07-07 14:16:58
570阅读
1.介绍逻辑回归的重点及难点2.基于逻辑回归完成电影算法推荐
原创
2021-07-31 15:59:40
10000+阅读
Python+Django+Mysql实现在线电影推荐系统（基于用户、项目的协同过滤推荐算法）一、项目简介1、开发工具和实现技术pycharm2020professional版本，python3.8版本，django3.1.1版本，mysql8.0.21版本，bootstrap样式，javascript脚本，jquery脚本，layer弹窗组件，webuploader文件上传组件前台首页地址：ht
转载
2024-06-14 07:09:16
136阅读
点赞
DeepFM目标：产生背景：模型介绍：善于处理特征交叉的机器学习模型 FM如何优化FM的计算效率深度学习模型和 FM 模型的结合 DeepFM特征交叉新方法：元素积操作技巧：代码部分： 目标：掌握DeepFM原理，以及发展历程。和具体的代码实现。 华为在 IJCAI’2017 提出的模型DeepFM产生背景：产生DeepFM模型的原因：前面学习的Embedding MLP、Wide&De
转载
2023-08-11 11:12:38
101阅读
TensorFlow一向用得不多，只是稍微了解，推荐系统的项目也没有正经做过，现在就拿这个项目，好好入门一下推荐系统。1.map 函数：另外，map还可以这么用：如要改变User数据中性别和年龄gender_map = {'F':0, 'M':1}
users['Gender'] = users['Gender'].map(gender_map)2. enumerate() 函数用于将
转载
2024-01-11 15:38:12
139阅读
经典的排序算法通常是作为学习算法的第一门课，因为其较为简单，更方便我们理解算法。下面文章，将通过Java代码为大家详解经典的八个排序算法的内容以及其使用。前言关系复杂度一、直接插入排序基本思想：将新的数据插入已经排好的数据列中。将第一个和第二个数排序，构成有序数列然后将第三个数插进去，构成新的有序数列，后面的数重复这个步骤算法描述1、设定插入的次数，即是循环次数,for(int i=1;i<
转载
2023-06-07 15:48:06
70阅读
一、项目介绍本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用MongoDB、MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。管理系统使用的是Django自带的管理系统，并使用simpleui进行了美化。二、系统架构图三、系统模块图四、目录结
转载
2023-12-28 15:34:19
192阅读
导读：推荐算法在电子商务如淘宝，个人社交如微博等方面起着重要的作用。随着这些网站的飞速发展，这种个人推荐服务得到了更广泛的应用，例如抖音短视频推荐算法可以根据用户的观看习惯进行精准投放。本人通过查阅资料简单介绍了目前的协同推荐算法，并完成了电影推荐算法的python实现，附源码及实验数据。一、协同过滤算法简介 协同过滤推荐算法是当下各推荐平台运用最为广
转载
2023-08-11 19:41:20
197阅读
作者：NumX 前言今日实现第一个推荐算法，在”机器学习实战“一书中找到了SVD方法一章练习。这里总结下笔记经验，与大家分享 。简介对于一个简单的推荐系统，例如电影推荐，我们知道N个用户对M个电影的评分。这时候对于一个新的用户，我们应该如何给他推荐新的电影呢？一个最简单的方法，根据用户已看的电影，找出与他相似的用户，然后推荐其他未看的高得分的电影。SVD提供了一个更加准确的解决方案。其
转载
2023-12-15 15:41:42
143阅读
