一、推荐系统(Recommender Systems)推荐系统是机器学习中的一个重要应用，有很多的网站都会通过推荐系统来推荐新产品给用户，如亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，这些推荐系统是根据浏览你过去买过什么书或评价过什么电影来判断。这些系统会为亚马逊和像网飞这样的公司带来很大一部分收入，因此，对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。我们首先来通过一个电影推荐例子
电影推荐系统-整体总结（一）从整体上谈论此项目一、推荐系统推荐系统，推荐系统是信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。二、该电影推荐系统整体架构该电影推荐项目主要实现了关键电影指标的数据统计和电影的推荐功能。1.其中，涉及到的几个重点框架包括： Spark(Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib)--提
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2023-07-12 13:17:07
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目录1. 项目框架1.1 系统模块设计：1.2 项目系统架构2. 数据源解析2.1 数据源信息2.2 主要数据模型3. 离线统计模块3.1 历史热门电影统计3.2 近期热门电影统计3.3 电影平均评分统计3.4 各类别Top10优质电影统计4. 离线推荐模块4.1 用ALS算法训练隐语义模型4.2 计算用户推荐矩阵4.3 计算电影相似度矩阵5. 实时推荐模块5.1 实时推荐架构5.2 实时推荐优
前一阵子参加了百度的电影推荐系统创新比赛。http://openresearch.baidu.com/activitycontent.jhtml?channelId=284 。 之前没有实现过推荐算法，想趁这次机会锻炼一下。虽然成绩并不好，RMSE只有0.6214，没有挤进前30。任务描述：从用户的历史评分数据：userid,movieid,rating， 即用户对某个电影的评分，预测用
一、推荐系统相关互联网上有海量的信息工人选择使用，也正是面临这种大量信息使人选择起来耗费大量时间精力或者不知怎么选择。推荐系统本质上一种信息过滤工程，使用一定的计算方法将不太可能让人产生行为的信息过滤掉，对偶的来说也就是保留推荐大概率会让人产生行为的信息。现在的推荐系统主要思路有基于内容、协同过滤、混合系统 （1）基于内容：针对用户之前的行为，推荐与之前内容相似的信息，使用户再次产生行为。 （2）
电影推荐系统-整体总结（五）实时推荐一、Scala代码实现1.自定义数据类--Model.scalapackage streamingRecommender
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* @Author : ASUS and xinrong
* @Version : 2020/9/4
* 数据格式转换类
* ---------------电影表------------------------
最近，由詹姆斯·卡梅隆执导的《阿丽塔：战斗天使》备受追捧。据说光特效动作就动用了三万台电脑，由800位特效工作人员同时动工，耗时两年完成。那这部电影到底讲的是什么，到底值不值得去电影院看呢（土豪请绕道）。当然，直接百度我们就可以知道值不值得看，但是作为python初学者，有必要拿这个来试试手。从豆瓣上抓取影评进行分析，由于才刚上映几天，豆瓣的影评还是比较少的，这也为我们数据的抓取节省了时间（虽说要
一、功能注册、登录、后台管理员管理、电影、论坛、资讯、用户分享、公告信息、论坛管理、个人中心模块、客服中心、MySQL数据库、vue框架django==2.0django-threadlocalspymysqlclickrequests二、运行截图主要完成对系统各功能模块的详细设计与实现，其中包括个人中心模块、管理员功能模块和用户功能模块的设计与实现。（1）个人中心模块系统的个人中心模块，主要包括
实时推荐模块基于模型的实时推荐模块推荐优先级计算基于内容的推荐混合推荐-分区混合
原创
2022-03-03 16:46:23
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实时推荐模块基于模型的实时推荐模块推荐优先级计算基于内容的推荐混合推荐-分区混合
原创
2021-08-17 17:10:55
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主要数据模型统计推荐模块历史热门电影统计近期电影热门统计电影平均评分统计各类别Top10评分电影统计
原创
2021-08-17 17:11:42
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离线推荐模块ALS推荐模型训练计算用户推荐矩阵计算电影相似度矩阵存储电影相似度矩阵
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2022-03-03 16:46:13
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主要数据模型统计推荐模块历史热门电影统计近期电影热门统计电影平均评分统计各类别Top10评分电影统计
原创
2022-03-03 16:46:34
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离线推荐模块ALS推荐模型训练计算用户推荐矩阵计算电影相似度矩阵存储电影相似度矩阵
原创
2021-08-17 17:11:18
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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
推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，可以提高搜索结果的质量，并提供搜索项或者与用户的搜索历史相对应的内容。通常运用于预测用户对某项商品的评价或者偏好，国内很多的公司都有使用到，淘宝，京东使用它来向用户推荐商品，爱奇艺，优酷，使用它来推荐下一个要播放的视频，网易云也使用推荐系统提供每日推荐歌曲。推荐系统基本上有三种类型：基于人口统计学 -主要是依赖于大量的用户数据，该系统背后的基本思想是，更受大众欢
1. 基于内容的推荐系统（Content-based recommender systems）如将每部电影的内容划分为爱情元素（romance） \(x_1\) +动作元素（action）\(x_2\) ，并且有一定的数值描述该电影成分。根据用户对电影的评价分数及相应电影的内容分布情况训练某个用户对于电影评价的相关参数，并用其预测该用户对其它电影的评价分数（个性化）。训练过程：简单地，同样可用使
文章目录前言一、ALS算法简介二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言本文阐述如何将电影评价矩阵通过ALS算法计算出电影特征，提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ALS算法简介ALS是交替最小二乘法的简称，是2008年以来，用的比较多的协同过滤算法。它已经集成到Spark的Mllib库中，使用起来比较方便。这里可以想象一下，每个人的性格爱好可以认为是一个抽象的模型，每个人的模型都有自己的一个特点。因此，每个人对于商品的评价都有自己的一套规律，ALS算法就是可以通过这些已有的
原创
2021-08-31 09:46:54
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文章目录前言一、电影推荐架构1.1、系统架构1.2、项目数据流程二、电影推荐思路1.引入库2.读入数据总结前言随着互联网的发展，推荐系统在各种互联网项目中占据了不可缺少的一部分，商品的推荐，抖音小视频推荐，音乐推荐，交友推荐等等。电影系统相对来说是一种简单的推荐，因此笔者也从电影系统入手，进军推荐系统的学习，请大家参考。 一、电影推荐架构1.1、系统架构用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示，主体采用AngularJS2 进行实现，部署在 Apache 服务上。综合业务
原创
2021-08-31 09:46:58
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