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
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': ''' +====================
 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
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
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
原创 5月前
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Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Mysql个性化电影推荐系统 基于用户、项目、kmeans聚类、混合的协同过滤推荐算法WebMovieRSM 源代码下载一、项目简介1、开发工具和实现技术MyEclipse10/Eclipse/IDEA,jdk1.8,mysql5.5/mysql8,navicat数据库管理工具,tomcat7,SSM(spring+spring
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
转载 2024-01-25 23:15:24
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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
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
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
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
原创 6月前
11阅读
# 如何实现一个简单的图书推荐系统 在这个项目中,我们将实现一个简单的图书推荐系统,帮助用户根据他们的阅读历史或兴趣推荐他们可能喜欢的书籍。以下是实现这个系统的详细步骤和相关代码。 ## 流程概述 下面是我们实现图书推荐系统的步骤概述表格: | 步骤 | 描述 | |------|------------------------------
原创 9月前
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# Python图书推荐系统的实现与解析 在数字时代,图书推荐系统越来越受到关注。推荐系统的目标是帮助用户根据他们的兴趣和习惯找到合适的书籍。本文将探讨如何利用Python实现一个简单的图书推荐系统,并提供完整的代码示例。 ## 推荐系统的基本概念 推荐系统通常基于用户的行为和偏好数据来生成个性化的推荐。常见的推荐技术包括内容推荐和协同过滤。内容推荐算法依赖于书籍的内容特征,而协同过滤是基于
原创 2024-10-10 07:05:48
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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
Python构建你自己的推荐系统  现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友。尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路。人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味。推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西。  为帮用户高效挑选商品,电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐
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
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
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------------------------
转载 2024-07-04 13:41:46
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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
# Python下载电影源代码 ## 1. 引言 在数字化时代,人们越来越依赖互联网获取各种信息和娱乐资源。电影作为一种受欢迎的娱乐形式,也成为了人们追求的对象之一。然而,有时候我们可能无法观看在线电影,或者想要保存电影源代码以供以后观看。本文将介绍使用Python编写的方法,来下载电影源代码。 ## 2. Python下载电影源代码的原理 要下载电影源代码,我们首先需要找到电影的下载链接
原创 2023-12-29 05:07:37
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