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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

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使用双向LSTM的IMDB项目 在构建此项目时，我们的目标是根据“评论”和“情感”等给定功能预测不同电影上的人的情绪（积极，1 /消极，0）。 我已经执行了从数据收集到模型部署的所有步骤。 在模型（神经网络）评估期间，我根据precision_score指标创建并比较了深度学习层的各种组合，并找到了最佳组合，我发现仅在神经网络中添加简单层并不能给我那么多val_accuracy（与双向LSTM层（val_accuracy约为85-86％）相比，则约为75-80％）。 因此，在此模块中，我已使用双向LSTM神经网络在“ IMDB电影评论数据集”上预测了该人的情绪是否乐观。

星球大战（Star Wars）是一个受欢迎的电影专营权，发生在遥远的银河系中。这是前三部电影（第4-6集）的角色之间的脚本对话的集合。由于这是一个假期（并且正因为《星球大战》是一部很棒的电影），所以此数据应成为实现文本挖掘和语言学的一种有趣方式。 您可使用该数据尝试文本挖掘，及使用此数据进行情绪分析。 r2d2.png rebel alliance.png vader.png yoda.png SW_EpisodeIV.txt SW_EpisodeV.txt SW_EpisodeVI.txt

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