基于内容的电影推荐系统，使用AJAX进行情感分析 可以在以下位置找到此应用程序的更新版本： : 基于内容的推荐系统推荐与用户喜欢的电影相似的电影，并分析用户对该电影给出的评论的情绪。 电影的详细信息（标题，类型，放映时间，评分，海报等）是通过TMDB使用API​​， //www.themoviedb.org/documentation/api并使用电影中的IMDB ID来获取的。 API，我进行了网络抓取，以使用beautifulsoup4在IMDB站点中获得用户给出的评论，并对这些评论进行了情感分析。 查看现场演示： : 链接到youtube演示： : 注意 电影院 我已经开发了一个类似的应用程序，称为“电影院”，它支持所有语言的电影。 但是与此应用程序唯一不同的是，我在“电影院”中使用了TMDB的推荐引擎。 我在此应用程序中开发的推荐部分不支持多语言电影，因为它消耗了200％的RAM（即使将其部署到Heroku之后）也无法为TMDB中的所有700,000部电影生成Count Vectorizer矩阵。 链接到“电影院”应用程序： : 如果您要查找的电影

电影推荐 我们使用基于内容的推荐系统来预测哪些电影最接近用户个人资料。 实际上，我最终享受了它预言的一些电影。 movie.csv和rating.csv文件可以从GroupLens下载。

一个神奇的 APP 这个软件叫做 Auto.js，只支持安卓，是一个不需要 Root 权限的 JavaScript 自动化软件。什么意思呢，就是在你的安卓手机上安装这个 APP，然后通过编写 JS 脚本的方式实现自动化操作。类似的也有其他的一些软件，比如苹果自带的快捷操作，可以通过自定义配置完成一系列的流程，但是由于其目标是所有人都可以使用，所以定制的时候就没有那么灵活。 而 Auto.js 通过写代码的方式定制，那不用多说，灵活性肯定是没的说，关键的是，竟然写 JS 就可以，不用懂 Java，也不用懂 kotlin，是不是有点儿优秀呢。 有人说了，这有什么用呢，一般人看到还真觉得用处不大，但

主要介绍了python3.6 +tkinter GUI编程 实现界面化的文本处理工具(推荐)的相关资料,需要的朋友可以参考下

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目前电子商务网站提供的推荐服务很难满足用户的个性化需求，协同过滤算法作为应用最成功的推荐 算法，依然存在数据稀疏性、用户评分真实性等问题，制约着推荐系统的质量。设计和实现了一个基 于用户行为的个性化商品推荐系统，主要采用前融合组合推荐策略，避免了单纯使用协同过滤算法的 弱点。阐述了基于用户行为的个性化推荐系统的设计思想和实现过程，最终通过实验验证了本推荐系 统具有良好的推荐效果。

为了充分利用运营商大数据来支撑终端产品运营，设计了一种基于运营商大数据的终端产品运营系统，主要包括终端监控子系统、终端推荐子系统、应用推荐子系统。该系统通过建立监控指标、终端推荐模型、应用推荐模型充分利用了运营商积累的通信行为数据、位置数据、上网行为数据、终端数据等大数据资源，提升了终端产品运营的效率以及终端推荐和应用推荐的效果。

推荐系统：Pyspark，ALS推荐系统

万首 这是一个推荐系统教育项目，试图解决kaggle中（已完成的）“百万首歌曲数据集”难题。 挑战很久以前就已经结束，该项目的目的是简单地练习在推荐系统上工作。 最初的计划是实施优胜者的解决方案，并通过使用更好的相似性指标进行改进