通过爬取电影数据和用户数据，再利用所爬取的数据设计并实现相关推荐算法对用户进行电影推荐。然后设计出图形用户界面（GUI）进行交互，封装成电影推荐软件，针对数据集中的用户推荐相关电影。主要分为三大模块：爬虫模块：request 库、json 库、MySQL推荐系统模块：基于物品的协同过滤算法（ItemCF 算法）GUI 模块：PyQt5操作说明运行 GUI 文件夹中的 main.py 文件即可。算法
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2023-07-26 14:04:52
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首先，先说明下推荐系统数据中的几个类别：Item：即我们要推荐的东西，如产品、电影、网页或者一条信息片段User：对item进行评分以及接受推荐系统推荐的项目的人Rating：用户对item的偏好的表达。评分可以是二分类的(如喜欢和不喜欢)，也可以是整数(如1到5星)或连续(某个间隔的任何值)。 另外，还有一些隐反馈，只记录一个用户是否与一个项目进行了交互。数据集MovieLensMovieLen
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2023-11-08 18:32:13
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本文概述你是否考虑过Google如何创建与你的喜好相近的推荐电影？它如何为你”弄清楚”呢？好了, 阅读这篇文章后, 你将能够知道专有技术。更好的是, 你将能够自己构建推荐系统。作为网络创建者, 每个python开发人员都必须了解一些事情, 例如pandas和numpy库。本文中使用的初学者程序甚至无法与行业标准相提并论。因此, 它仅用作系统介绍。我们假设读者具有Python的先前经验。什么是推荐系
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2023-10-13 18:42:53
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人工智能第十三章 推荐系统一、推荐系统的背景与价值1. 推荐系统的应用场景1 – 网易云音乐个性化推荐：在面向用户的互联网产品中发挥着极其重要的作用。Youtube 主页：60%+的视频点击率；Netflix 观影站点：80%+的观看记录，每年10亿+盈利。2. 推荐系统的应用场景2 – 电商推荐二、推荐系统的本质推荐问题本质 – “猜你喜欢”
在面向用户的互联网产品中，代替用户评估其从未看
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2023-09-22 12:24:44
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原标题：用python写一个简单的推荐系统作者：肥肥的兔子1前言我和室友们产生了剧荒，萌生出要做一个个人用的推荐系统，解决剧荒的问题的想法，经过一轮的死缠烂打，这个个人推荐系统终于成型了。今天来分享一下心得，对此感兴趣的朋友可以自己对着写一个。2传统推荐算法系统首先介绍一下传统的推荐系统方法，之所以叫它传统，是因为大部分学习资料上都是用这一个方法。我们来假设有这么一个矩阵(用python的列表表示
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2023-08-06 20:28:03
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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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一、对联广告<script language="JavaScript">
function top(url){
iframetop.location.href = url;
}</script>
<script language="JavaScript">
<!--
if(parseInt(navigator.appVersion.charAt(0
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2023-07-11 11:18:02
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用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系
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2024-08-16 11:45:55
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有如下R(5,4)的打分矩阵：（“-”表示用户没有打分） 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列，n表示user个数，m行表示item个数 那么，如何根据目前的矩阵R（5,4）如何对未打分的商品进行评分的预测（如何得到分值为0的用户的打分值）？ ——矩阵分解的思想可以解决这个问题，其实这种思想可以看作
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2018-03-24 10:31:00
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简介Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content-based Recommendations (CB) 基本也会是其中的一部分。 CB应该算是最早被使用的推荐方法吧，它根据用户过去喜欢的产品（本文统称为 item），为
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2024-08-07 13:57:16
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基于Java毕业设计影片推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件
基于Java毕业设计影片推荐系统源码+系统+mysql+lw文档+部署软件 本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：idea eclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JDK1.8数 据 库：MySQL5.7/8.0
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2023-11-08 23:02:21
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# 实现推荐系统 SVD 的 Python 代码
## 1. 流程概述
实现推荐系统 SVD 的 Python 代码需要经过以下步骤：
1. 数据准备：准备用户-物品的评分矩阵。
2. 矩阵分解：使用奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）将评分矩阵分解为三个部分。
3. 推荐计算：根据分解得到的三个矩阵计算推荐结果。
下面将详细介绍每个步骤所需的代码
原创
2023-08-19 06:54:41
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推荐系统的必然互联网发展到现阶段，信息已经不是匮乏，而是爆炸。所以良好的用户体验就是把用户喜欢的，感兴趣的从大量的数据中筛选出来，再呈现给用户，实现千人千面的效果。所以推荐系统的出现就是必然了，他可以推荐每个用户感兴趣的产品，同时也将每个产品呈现到感兴趣的用户面前。实现用户和产品的双赢。推荐系统架构一个常见的推荐系统架构一般如下图: 可以看到分为数据来源、推荐引擎和推荐交互三
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2024-02-29 11:27:32
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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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# Python实现SVD推荐系统
## 简介
在推荐系统中，基于用户-物品评分矩阵的奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）是一种常用的推荐算法。SVD分解将评分矩阵分解为三个矩阵的乘积，然后使用这些矩阵计算用户对未评分物品的评分预测值，从而进行推荐。
本文将指导你如何使用Python实现SVD推荐系统，让你能够快速掌握该算法的原理和实现方法。
##
原创
2023-08-01 16:56:38
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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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近日在做一个影视网站时，考虑将推荐系统集成到网站中，所以从网上查阅了一些资料，最终得以实现，下面将自己的实现原理及过程写下来，以便作为记录。1、影视相似度计算这个推荐系统的主要是根据用户的观看记录，然后为其推荐相似的影视，所以最后采用了基于内容的协同过滤算法来实现，算法中采用欧几里德距离作为影视相似度的衡量标准。代码如下：# 计算两个物品的相似度(欧几里德距离)
def calculate_euc
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2023-08-10 21:23:30
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## 机器学习推荐系统实现代码指南
### 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 数据收集和预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3
原创
2024-05-11 06:58:10
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2023-10-12 09:07:40
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一、什么是好的推荐系统对推荐系统的评价和单纯的算法的评价略有不同，评价一个推荐系统的好坏可以从多个角度去评价。1. 推荐系统的实验方法首先我们先来介绍下获得这些指标的实验方法，主要有离线实验、用户调查、在线实验。离线实验的数据主要从数据集上完成，不需要从一个实际的系统来获取实验，只要提供系统日记即可，缺点是无法获取商业上的指标，
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2023-12-13 13:46:36
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