BAT大牛亲授--个性化推荐算法实战：基于二分图的个性化推荐召回算法personal rank（MovieLens数据集电影推荐），所有代码和数据集

基于CNN的电影推荐系统的实现代码，在jupyter中可以查看

完整版Python-Django项目，调试通过，直接下载即可运行包括：登陆、注册、浏览、搜索、发布资源、评论等多个功能。可作为新手练习，课程设计，毕业设计，代码注释详细，便于理解。

这是用Python写的一个电影推荐系统，希望对他人有帮助。

基于spark的电影推荐系统数据集

本课程论文阐述了spark和spark集成开发环境Intellij IDEA的安装与操作，也详细说明了基于Spark的电影推荐系统的开发流程。推荐引擎是最常用的机器学校应用，我们可以在各大购物网站上看到这方面的应用。基于Spark的电影推荐系统是使用Spark MLlib的ALS推荐算法，对会员电影评分数据和观看记录的数据构建协同过滤式的推荐引擎，对历史数据进行训练创建模型进行针对用户推荐电影和针对电影推荐用户的推荐功能，由此来增加会员观看电影的次数。

本系统在Myeclipse下可以直接运行,选取了原上传代码中的一个算法进行分析运算。 上传文件中有该系统的相关说明。建议大家去Mahout官网查看详细说明。 先前上传的代码是在ANT下运行http://download.csdn.net/source/3358441 电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。

本压缩包为pycharm工程文件，其中movie文件夹内为movielens的数据集，100k条数据。代码为python3.6，注释详细。欢迎一起学习。

电影推荐系统程序，可以直接跑

基于SPARK的大数据实战（在线电影推荐），使用最主流的大数据技术，实现电影的推荐，包含代码。