最近几天，有部国产电影因好评及口碑传播而开始异军突起以黑马之势逆袭，在朋友圈以及微博上都会不时看到相关内容，那便是由陈建斌、任素汐等主演的《无名之辈》。这样一部没有什么特别大牌或流量明星，甚至名称与海报都没有什么特色的国产电影却引起了很多人的注意，更是在评分上直接将同期的如《毒液》、《神奇动物：格林德沃之罪》给 PK 了下去。这部剧从 16 日上映到现在，豆瓣评分 8.3 分，其中 5 星好评占
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
整体介绍recsys_ui: 前端技术(html5+JavaScript+jquery+ajax)recsys_web: 后端技术(Java+SpringBoot+mysql)recsys_spider: 网络爬虫(python+BeautifulSoup)recsys_sql: 使用SQL数据处理recsys_model: pandas, libFM, sklearn. pandas数据分析和数
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2023-08-27 09:59:01
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最近在python从入门放弃的路上，做了用MovieLens（ml-100k）数据集的电影推荐系统，主要基于Pearson相关系数判断数据集中其他用户与目标用户的相似性，取其中最相似的50个用户加权计算其推荐系数，排序后推荐得分最高的10部电影。 以下是具体实现过程：0.准备我们首先得了解数据集的标签，毕竟年代久远直接读来有点困难我查找了一下资料得到了以下信息：u.data: 完整的数据集文件，包
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
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
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2023-08-11 19:41:20
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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
Python简单电影推荐算法实现具体需求要求源代码运行截图总结 具体需求要求编写程序，生成数据模拟（也可以使用网上爬取的真实数据）多人对多部定影的打分（1~5分），然后根据这些数据对某用户A进行推荐。推荐规则为：在已有的数据中选择与该用户A的爱好最相似的用户B，然后从最相似的用户B已看过但用户A还没看过的电影中选择B打分最高的电影推荐给用户A。其中，相似度的计算标准：（1）两个用户共同打分过的电
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2023-08-11 09:31:53
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Python+Django+Mysql简单在线电影推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法 SimpleWebMovieRSMPython python实现协同过滤推荐算法实现 源代码下载一、项目简介1、开发工具和实现技术Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，la
# Python电影推荐系统实现流程
## 引言
在本文中，我将教会你如何实现一个简单的Python电影推荐系统。这个系统将根据用户的喜好推荐电影。作为一名经验丰富的开发者，我将带你逐步完成这个项目。以下是整件事情的流程。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
开始 --> 数据收集
数据收集 --> 数据清洗
数据清洗 --> 特征提取
特征
摘 要 随着网络化速度的不断加快，庞大的信息量让人们难以快速准确地获取自身需要的信息。如何从多种多样的电影中获取自己感兴趣的部分，是值得关注的问题。推荐技术是运用普遍的信息过滤技术，它可以从大量的数据中过滤出用户感兴趣的信息，实现个性化推荐的功能。文中首先简述了推荐系统，然后分析了协同过滤算法，最后使用改进的余弦相似度完成系统算法设计。本系统使用Python作为主要开发语言，Pyqt5框架实现系统
文章目录项目系统设计项目框架大数据处理流程系统模块设计项目系统架构系统数据流图数据源解析主要数据模型统计推荐模块离线推荐模块(基于隐语义模型推荐)ALS推荐模型训练计算用户推荐列表计算电影相似度矩阵基于模型的实时推荐模块基于内容的推荐混合推荐--分区混合 项目系统设计主要内容： 网站本身代码已经做好了，主要做推荐系统项目框架大数据处理流程 详细高清图见ppt“6_电影推荐系统设计” 我们的目标:
目录 BiSheServer 1 1、项目介绍 1 2、系统架构图 1 3、系统模块图 1 4、目录结构及主要文件说明 1 5、配置文件说明 3 [DEFAULT] 3 [DATEBASE] 3 [REDIS] 3 [EMAIL] 3 [HADOOP_LOG] 3 6、安装配置说明 4 7、电影推荐系统实现 4 8、软件使用说明书 36 Windows 10 64 位： 36 Linux： 36
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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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
今天闲着无聊，想找点电影看，上豆瓣找了好久，很烦，一点都不知道选什么电影比较好，因为我也尝试过去豆瓣top250里面找，但是可能是口味不和的缘故，即使评分很高我也看不下去，一来二去就浪费了很多时间，于是就想着写一个电影推荐系统，把豆瓣上的电影评分信息爬下来，经过一些算法的处理来得出一些符合我口味的电影。 下面我讲一下具体实现的思路： 第一步：我需
第四部分-推荐系统-离线推荐 本模块基于第4节得到的模型，开始为用户做离线推荐，推荐用户最有可能喜爱的5部电影。说明几点1.主要分为两个模块。其一是为 单个随机用户 做推荐，其二是为 所有用户做推荐，并将推荐结果进行保存
2. 其中所有推荐的结果保存在 MySQL中，HBase，Hive中 <三种版本>。
3. 其中取得的userid一定要存在于模型中， 这样就建议直接从trainin
# Python Spark 电影推荐系统
## 简介
电影推荐系统是一种应用机器学习算法的实践，旨在根据用户的兴趣和行为来预测和推荐他们可能喜欢的电影。Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了用于构建大规模数据处理和分析应用程序的工具和库。在本文中，我们将介绍如何使用Python和Spark构建一个电影推荐系统。
## 数据集
推荐系统的核心是数据集。我们将使用MovieLens数据
原创
2023-07-25 22:44:28
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“协同过滤”是推荐系统中的常用技术，按照分析维度的不同可实现“基于用户”和“基于产品”的推荐。以下是利用python实现电影推荐的具体方法，其中数据集源于《集体编程智慧》一书，后续的编程实现则完全是自己实现的（原书中的实现比较支离、难懂）。这里我采用的是“基于产品”的推荐方法，因为一般情况下，产品的种类往往较少，而用户的数量往往非常多，“基于产品”的推荐程序可以很好的减小计算量。其实基本的思想很简
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2023-06-27 09:32:45
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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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