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
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
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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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------------------------
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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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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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
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
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
本系统采用企业级开发标准，使用SpringBoot架构，数据访问层采用Spring Data Jpa，业务控制层采用SpringMvc，安全框架采用Shiro，实现了完整权限系统，Controller方法采用shiro注解，来实现有效的权限控制；界面采用了Easyui技术；在该项目中可以收录电影，收录电影系统，电影系统动态信息以及通过关键字查询你想要看的电影。在后台可以添加电影信息，对电影信动态的
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2023-08-07 21:49:51
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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:
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
随着经济的发展和信息技术的普及，国内许多企业都面临了重大的挑战。企业的管理流程、战略规划如果不能进行调整，极有可能面临淘汰的风险。特别是电影院，面对大量的会员和电影信息，如果不使用信息系统进行有效的管理和利用，那就会阻碍电影院的发展，使电影院在市场竞争中处于劣势地位。电影推荐系统可以为电影院带来发展，提高管理效率，解决电影管理不善、信息统计复杂等问题，为电影院的可持续发展提供非常有利的条件。 环境
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2023-08-09 12:54:13
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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
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
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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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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