这个movie_score_info文件是B站的一位昵称为“末末凉凉”的美女小姐姐做电影推荐系统所缺少的一个文件，文件字段为movieId,score,times，需要的话请自行下载

豆瓣电影爬虫 爬取的豆瓣榜单top电影的评论和每个用户的看过的电影的评论 用于推荐系统的 协同过滤。里面有完整的代码，可以直接运行。操作步骤可以看压缩包里面的 ReadMe 文件！

大数据课程课设设计，基于win10，Hadoop2.8.3，python3.6以及MySQL8.0.

电影推荐 一个电影推荐系统（本科毕业设计）-实现用户登录，评分，推荐，采用协同过滤算法。 :cherry_blossom: 作者序 我完成毕业设计的时间线可以参考README末尾的，请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入，只做为本人完成毕业设计的过程记录。本毕设2018年工作，和当前主流技术有所出入，大家可以利用深度学习算法来改进推荐结果。 下面贴出我收藏的部分资料链接，希望对大家有帮助。 系统流程 用户注册，登录系统，对看过的电影进行评分，点击提交评分按钮，再点击查看推荐按钮即可看见推荐的电影列表。 如何使用 1.首先将项目克隆到本地，用Pycharm打开movie推荐文件夹，并安装2.将用到的csv文件导入mysql数据表中，详见，配置好数据库；注意数据库相关代码（settings.py，views.py）可能要进行修改以符合实际情况；（本项目入口号为3307，用户为root，密码为admin，数据库为

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

项目完整可用，配合压缩包内数据库可直接运行使用。 eclipse+mysql5.7+jdk1.8 功能：推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。通常情况下，推荐引擎的实现是通过将用户的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度。参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的，或是基于用户所在的社会或社团环境。 根据如何抽取参考特征，我们可以将推荐引擎分为以下四大类： • 基于内容的推荐引擎：它将计算得到并推荐给用户一些与该用户已选择过的项目相似的内容。例如，当你在网上购书时，你总是购买与历史相关的书籍，那么基于内容的推荐引擎就会给你推荐一些热门的历史方面的书籍。 • 基于协同过滤的推荐引擎：它将推荐给用户一些与该用户品味相似的其他用户喜欢的内容。例如，当你在网上买衣服时，基于协同过滤的推荐引擎会根据你的历史购买记录或是浏览记录，分析出你的穿衣品位，并找到与你品味相似的一些用户，将他们浏览和购买的衣服推荐给你。 • 基于关联规则的推荐引擎：它将推荐给用户一些采用关联规则发现算法计算出的内容。关联规则的发现算法有很多，如 Apriori、AprioriTid、DHP、FP-tree 等。 • 混合推荐引擎：结合以上各种，得到一个更加全面的推荐效果。

[电影推荐系统] Based on the movie scoring data set, the movie recommendation system is built with FM and LR as the core(基于爬取的电影评分数据集，构建以FM和LR为核心的电影推荐系统).

毕业设计 系统基于协同过滤， 基于用户的和基于item的都有实现 可在线预览 movie.colaplusice.com 基于django2＋python3.7+mysql/sqlite+bootstrap3 movielens数据集 邮箱:fjl2401@163.com 详细的技术文档和readme很全。里面附带论文和数据库文件以及爬虫

基于深度学习的监督学习，使用梯度下降、ALS、LFM算法，使用AngularJS2生成前端框架，数据库为MongoDB，使用ElasticSearch作为搜索服务器，Redis作为缓存数据库，其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度服务、Flume的日志采集服务、Kafka作为消息缓冲服务，全局采用Scala编写，Java作为Tomcat部署使用，实现离线推荐、实时推荐、服务器冷启动问题解决。

这是用Python写的一个电影推荐系统，希望对他人有帮助。