于web端的个性化电影推荐系统设计与实现（源代码），采用Apache+Php+MySql框架，通过协同过滤算法对数据集进行训练，最终得到的结果存储到数据库中，web页面调用进行展示。

第一部分对本文的研究背景和意义作了介绍，第二部分简述了系统开发所需关键技术，第三部分叙述推荐系统理论及系统设计算法-基于用户的协同过滤，第四部分进行了细致的系统分析，第五部分为系统的具体设计，第六部分是系统的实现,第七部分是总结。

实现以下功能： 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）哪些电影 各文件里面存放的内容： movies.csv：文件里包含了一部电影的id和标题，以及该电影的类别。 ratings.csv：文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。 links.csv：文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。 tags.csv：文件里面的内容包含了每一个用户对于每一个电影的分类。

豆瓣电影爬虫 爬取top电影的评论 + 每个用户的看过的电影的评论 用于推荐系统的 协同过滤。内附完整代码，可运行。如果不会操作的可以看压缩包里面的 ReadMe 文件

基于Spark的实时电影推荐系统研究

主要介绍了Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统,本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

这是基于MovieLens数据集的电影推荐系统，可以实现电影推荐功能，可以部署到服务器，hadoop上面

MovieLens1M基于深度学习的电影推荐系统 使用MovieLens1M数据集（数据可以从下载），实现自动编码器（AE），可变自动编码器（VAE），BERT提取电影名特征3种方法，对评分矩阵进行耦合，继而对用户做出推荐。 代码建议在Google Colab环境下运行，代码中的目录请根据自己的实际目录进行修改。 本代码主目录和子目录如下： / content / drive / Movie_lens / --------- ml-1m（包含数据集的文件夹） ---------自动编码器.ipynb ---------基于BERT的recommender.ipynb 1个型号： 1.1自动编码器 1.2可变自动编码器 1.3基于BERT 2实验结果： 2.1自动编码器的训练损失和验证损失的MSE 2.2变分自动编码器的训练损失和验证损失的MSE 2.3基于BERT的训练损失和测试损失的M

基于Mahout实现协同过滤推荐算法的电影推荐系统

推荐系统 基于Django和协同过滤算法的电影推荐系统 实现注册，登录，搜索，打分和推荐功能。 主页搜索 注册 登录 搜索结果和打分 推荐