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
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
电影推荐系统设计主要内容项目框架数据的生命周期大数据的处理流程系统模块设计项目系统架构系统数据流图
原创
2021-08-17 17:12:36
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2022-03-03 16:46:42
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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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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
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
/**
* @Author : ASUS and xinrong
* @Version : 2020/9/4
* 数据格式转换类
* ---------------电影表------------------------
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）
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
最全的推荐系统数据下载链接，包括社交网络1.电影推荐数据集（社交数据集）FilmTrust 该数据集是2011年6月从FilmTrust网站上抓取的一个小型数据集。包含用户对电影的评分信息和用户间的社交信息。数据量较小，只有35497条评分数据。1853条社交数据。 下载链接：https://github.com/guoguibing/
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
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
电影评分案例之高效TopN例如:我们要求每部电影的最高评分的前n条记录,按照之前的做法在map端是以电影名为key,MovieBean为value,输出到reduce端,然后分组,将每组数组放入到List集合中按分数高低进行排序,取前n条. 此时我么可以考虑在map端时将MovieBean作为key,输出到缓存区中,让缓存区自动按电影名分区并排序,然后分组,在reduce端我们只需要取出前n条记录
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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2021-08-17 17:11:18
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