更新日志 2018-6-17更新推荐方法接口 一个简单的电影推荐系统。 目录 ：模型一瞥 ：模型结构 ：整体文件结构 ：模型实现细节 ：简单使用教程 1.一瞥 模型移植至仓库 ，原作者使用的是TensorFlow-1.0，本仓库得到作者允许后，使用PyTorch-0.4.0的移植版本。的详细实现说明，造成我在复现过程中省去了很多麻烦。 模型使用了movieLens-1m的数据集进行训练，建模用户-电影-评分数据，要实现给定用户和电影ID，预测用户对于电影的评分。在推荐系统领域，就是一个评分的任务。 2.模型概述 注：图片来源原作者仓库 模型基本就是使用双通道网络来实现推荐系统领域比较有效的基于评分的SVD ++模型。这里简单讲下什么是SVD ++ SVD ++ ： 简单来说，SVD就是使用奇异值矩阵分解的方法，将推荐系统中的两个输入：用户矩阵和物品矩阵映射到隐藏空间，得到两个致密的隐藏矢

springmvc电影推荐系统（包含数据库文件）

本项目是一个电影推荐系统的项目，使用两种方式来实现： 基于CNN的推荐。 基于矩阵分解的协同过滤的推荐。代码相对于慕课网的代码有一些更新，大家以这里的代码为准。

电影推荐系统

电影 电影推荐系统前端 在线（ ） 前端vue vuex 后台spring boot jpa mahout项目地址（ ） 主页 推荐 评分

豆瓣电影推荐系统——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：** :one: 爬虫模块：request 库、json 库、MySQL :two: 推荐系统模块：基于物品的协同过滤算法（ItemCF 算法） :three: GUI 模块：PyQt5 **开发环境：Python 3.7.7**

基于Spark的电影推荐系统，包含爬虫项目、web网站、后台管理系统以及spark推荐系统

movie_recommender 基于MovieLens的推荐系统。 作者chengstone 电子邮件 代码详解请参见文内jupyter notebook和↓↓↓ 知乎专栏： : 博客： : 欢迎转发扩散^ _ ^ 这是一个简单的推荐系统，使用Tensorflow 1.0和python 3.5。 使用文本cnn工具实现电影推荐： 1.提供用户ID和电影ID以预测收视率。 2.推荐相同类型的电影。 3.推荐您喜欢的电影。 4.Recominging观看了喜欢该电影的同一部电影的人。 这是一个简单的推荐系统，使用TensorFlow1.0和Python 3.5开发。 使用文本卷积神经网络，并利用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。实现的推荐功能如下： 1，指定用户和电影进行评分 2，推荐同类型的电影 3，推荐您喜欢的电影 4，看过这个电影的人还看了（喜欢）

基于Spark的电影推荐系统，包含爬虫项目、web网站、后台管理系统以及spark推荐系统

Apriori算法—电影推荐 - 用户观看电影记录（包含电影名称，编号，用户编号，电影类型），100721 条Excel数据