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

这是一个非常简单和简约的应用程序，用于跟踪您已经看过的电影和连续剧。 如果您像我一样同时观看 20 多个系列和动漫，您可能不记得应该在哪里继续观看。 这就是这个小应用程序派上用场的地方。 这是一个离线应用程序，没有废话，没有注册烦恼。

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使用数据挖掘的电影成功预测 在这个项目中，我们试图了解什么会影响电影的收入，以及我们如何通过使用某些数据挖掘技术来进行预测。 此处使用的数据是从 API获取的。

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