电影镜头 使用Spark MLlib的ALS算法的电影推荐系统 data MovieLens数据集 （1）ratings.csv 数据格式：用户ID，电影ID，评分，时间戳 （2）movies.csv 数据格式：movieId，标题，类型 结果结果说明 数据格式：userId，[（电影ID，评分）] userId：用户ID movieId：电影ID 等级：推荐度

推荐系统是利用 电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。

用flask做了一个简单的页面。然后运行一个推荐后台做实际的推荐分析。前端页面通过socket和一个简单的协议和推荐后台通信，得到推荐结果。具体请看压缩包里的ReadMe文件

电影推荐系统 这是一个基于模糊集和遗传算法的电影推荐系统

团体电影推荐系统 在这个项目中，我们为一组用户创建了一个基于矩阵分解的推荐系统。 我们首先对用户电影评级矩阵进行基于随机梯度的矩阵分解，以计算用户和电影因素。 我们生成3个不同大小的用户组。 小型（3名成员），中型（5名成员）和大型（10名成员），并使用以下方法预测小组评分。 我们尝试了3种不同的方法。 分解后：将分解后的用户因子汇总为组因子 在分解之前（BF）：我们将用户的评级汇总到虚拟用户中。 我们通过使用简单的岭回归来计算组因子。 分解前加权（WBF）：与BF相同，只是编号不同。 用户观看的电影总数被作为权重。 我们使用加权岭回归方法解决它。 最后，我们评估我们的项目（获得大约80％的精度） 纸 项目基于以下论文： 数据集 数据集： : 视频 视频： ： 执行依赖 笔记本可以直接运行。 数据集包含在github仓库中。 同样，可以通过以下方式运行python代码：

基于Django、协同过滤推荐算法的电影推荐系统和论坛，里面富含环境配置、详细技术文档等。源码可直接运行

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

自己动手搭建电影推荐系统的可以借鉴, 高手的力作,重要的实现部分有具体代码,开发者可以借鉴

基于KNN的电影推荐系统

MATLAB开发的电影推荐系统