人们生活水平日以提高，压力也越来越大，人们需要放松自己的心情，看电影显然是个不错的选择，但是传统的窗口售票工作效率低，人们往往需要排很长的队伍才能买到票，不仅浪费了宝贵的时间，而且可能还会影响购票人的心情，工作人员的工作量也大，因此拥有一套完整的高效的实用的网上售票系统就显得非常重要了，他可以帮你解决排队问题，还可以足不出户就可以在家网上查询电影票价和购买情况，节约了很多宝贵的时间，故而本次研究的
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2023-10-18 09:34:18
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# Spark：数据处理的巨星——推荐一些适合Spark的电影
Apache Spark 是一个开源的大规模数据处理框架，由于其高效的内存计算能力，已成为处理大数据的首选工具之一。在这个科普文章中，我将推荐一些与数据科学、机器学习和大数据相关的电影，这些电影不仅能激励你，也能对你理解数据处理的概念有所裨益。此外，我还会提供一些简单的代码示例，展示如何使用 Spark 进行数据处理。
## 1.
原创
2024-10-02 05:05:15
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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
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2023-10-07 22:02:49
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相关知识推荐引擎是最常见的机器学习应用，我们可以在各大购物网站上看见这方面的应用。Spark MLlib支持ALS（Alternating Least Squares）推荐算法，是机器学习的协同过滤推荐算法。机器学习的协同过滤推荐算法通过观察所有用户给产品的评价来推断每个用户的喜好，并向每个用户分别推荐多个合适的产品，也可以把某个产品推荐给多个用户。系统环境Linux Centos7
Python
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2024-01-11 09:39:59
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前言 今天将为大家带来系列博客的第二篇博文，也就是关于如何利用用户行为数据，以便于我们得到更好的推荐结果。今天的内容有些难度，并且文章内容比较多，希望大家沉下心来，因为这里的理论知识直接关系到后面的实践操作，我会一个字一个字的把这篇博文完成，估计一次写不完，所以时间可能需要长一些，我会尽自己最大的可能让内容看起来通俗易懂，下面就开始今天的学习吧！一、用户行为数据简介&nb
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2024-02-01 21:31:10
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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
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2024-06-03 07:27:59
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--------------------------------------------------------------试读样章----------------------------------------------------------第 1 章 Scala 简介 第1 章 Scala 简介 “我是Scala，我是一个可扩展的、函数式的、面向对象的编程语言。我可以和你一起成长，也可 以
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
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2024-06-14 07:09:16
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目录一.推荐系统的生态介绍1.生态概述2.常见问题3.效果评测二.协同过滤推荐算法原理1.基于用户的协同过滤2.基于物品的协同过滤3.基于模型的协同过滤4.缺失值填充三.ALS算法原理 一.推荐系统的生态介绍1.生态概述数据算法基于关联的推荐算法：如购买鞋子的顾客，会有10%的顾客会买袜子。有Apriori算法和FP-Growth算法。基于内容的推荐算法：打标签（效率不高），文本相似度（TF-I
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2024-09-25 16:54:34
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前言之前也分享了不少自己的文章，但是对于 Flink 来说，还是有不少新入门的朋友，这里给大家分享点 Flink 相关的资料（国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper），期望可以帮你更好的理解 Flink。书籍1、《Introduction to Apache Flink book》这本书比较薄，简单介绍了 Flink，也有中文版，读完可以对 Flink 有个大概的了解。2、《Learning
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2023-12-24 09:28:35
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决“Spark电影推荐系统报告”的问题。该系统旨在为用户推荐个性化的电影，以提升用户体验和系统效能。接下来，我们会逐步分析问题场景、参数设置、调试过程、性能优化、最佳实践和生态扩展。
## 背景定位
在当今流行的在线视频平台上，电影推荐系统的准确性和效率直接影响用户留存率和观看体验。我们面临的问题是如何改善推荐引擎的表现，使其能够提供更加个性化的电影推荐。
Mohammed Guller撰写的《Spark大数据分析》(Big Data Analytics with Spark)一书针对使用Apache Spark框架执行批处理、互操作、图表、数据流分析，以及机器学习等不同类型的大数据分析项目提供了实用的学习指南。我们采访了本书以及各种大数据应用程序开发工具的作者Mohammed Guller。问：您对Apache Spark框架的定义是怎样的?该框架
# 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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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
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2023-12-15 15:41:42
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推荐模型分类目前最流行的推荐系统所应用的算法是协同过滤，这项技术填补了关联矩阵的缺失项，从而实现了更好的推荐效果，它是利用大量已有用户偏好，来估计用户对其未接触的物品的喜好程度。 它包含两个分支：1 基于物品的推荐（itemCF） 基于物品的推荐是利用现有用户对物品的偏好或是评级情况，计算物品之间的某种相似度，以用户接触过的物品来表示这个用户，然后寻找出和这些物品相似的物品，并将这些物品推荐给用户
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2023-12-25 08:18:27
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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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一.简介 协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。二.步骤 1.收集用户偏好。 2.找到相似的用户或物品。 3.计算推荐。三.用户评分 从用户的行为和偏好中发现规律，并
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2023-11-25 19:57:28
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# 使用 Apriori 算法实现电影推荐系统
在本教程中，我们将指导您如何使用 Python 和 Apriori 算法来创建一个简单的电影推荐系统。Apriori 算法是一种用于挖掘频繁项集并生成关联规则的经典算法，适合在推荐系统中使用。以下是完成整个项目的流程概述。
## 项目流程
以下是实现电影推荐系统的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 05:05:35
279阅读
文章目录1、项目背景2、数据描述3、代码实现 1、项目背景电影推荐系统（MovieLens）是美国明尼苏达大学（Minnesota）计算机科学与工程学院的GroupLens项目组创办的，是一个非商业性质的、以研究为目的的实验性站点。电影推荐系统注要使用协同过滤和关联规则相结合的技术，向用户推荐他们感兴趣的电影。统计电影中平均得分最高（口碑最好）的电影及观看人数最高的电影（流行度最高）TopN。统
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2024-09-06 10:38:48
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