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
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2024-01-11 15:38:12
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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
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------------------------
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2024-07-04 13:41:46
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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
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2023-12-28 15:34:19
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1.概要 本系统是一个以Mysql为数据库，利用Java servlet开发的基于B/S结构的电影推荐网站。服务器是Apache Tomcat，推荐库是Apache Mahout，在Eclipse环境下进行开发。采用的数据集是明尼苏达大学双子城计算机科学与工程系的研究实验室GroupLens研究实验室收集的电影数据。2.需求分析 本系统的用户分为普通用户和管理员，普通用户的功能主要包含三个部分，分
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2023-12-14 16:46:39
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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
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2023-11-13 15:20:22
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搭建一个电影推荐系统其实是个很有意思的项目，今天我们就来详细了解一下如何用Python实现这一目标。整个过程将包含环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南，力求一步一步带你走过这个旅程。现在，让我们开始吧！
## 环境准备
在搭建电影推荐系统之前，我们需要准备合适的软硬件环境。下面是所需的环境信息。
### 软硬件要求
- **操作系统**：Windows 10 / mac
一、整体结构图二、代码分解2.1 infos.py一部电影的详细信息适合用 字典 结构来存储，我们可以给字典里添加多个键值对来保存电影的名称、座位表和宣传时用的字符画，比如电影《泰坦尼克号》的详细信息就可以按下面的形式保存到字典 titanic 中：infos = [
{
'name': '泰坦尼克号',
'symbol': '''
+====================
摘 要 本文采用结构化分析的方法，详细阐述了一个功能比较强大的在线影院电影推荐系统的前后台开发、操作流程和涉及的一些关键技术。首先进行了可行性分析，然后是系统分析，通过实际的业务流程调研，分析业务流程和系统的组织结构，完成了数据流分析和数据字典；然后是系统设计阶段主要完成了功能模块的划分、阐述了系统设计的思想、数据库的设计和系统设计的工具及技术。该阶段对本系统各个模块的功
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2024-01-25 23:15:24
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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
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2023-12-12 10:43:57
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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
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2024-01-08 16:01:23
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文章目录前言一、实时推荐二 代码示例前言之前介绍了如何使用als算法进行离线的特征计算，本文阐述下如何已有的电影特征进行实时推荐。请大家参考。一、实时推荐 因为是初级推荐系统，请大家摒弃那些抖音实时推荐思路，那种会想当复杂。这里是电影实时推荐，只需要很简单思路实现即可。因为每一个电影栏位很多，会有一个单独的栏位进行实时推荐用户喜欢的内容。因此，实时算法如下： 当用户u对电影p进行了评分，将触发一次对u的推荐结果的更新。由于用户u对电影p评分，对于用户u来说，他与p最相似的电影们之
原创
2021-08-31 09:46:52
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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
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2024-01-08 15:32:12
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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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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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我们这篇博文将带你走进“Python电影推荐代码”的实现与部署过程。这个过程包含环境准备、代码安装、依赖管理、配置调优和故障排查等关键环节。准备好了吗？让我们开始吧！
## 环境预检
在开始之前，我们需要先确认我们的环境是否满足代码运行的基本要求。我们会通过思维导图的方式来理清环境预检的要点。这里是一个简单的环境预检思维导图，涉及Python版本和相关依赖库。
```mermaid
mind
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
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2024-05-15 09:59:30
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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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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
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2023-12-10 02:21:50
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