基于内容的电影推荐系统 基于余弦相似度的基于内容的电影推荐系统 使用Jupyter Notebook的余弦相似度创建基于内容的电影推荐系统

本资源是推荐系统中最基本且最精但的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试，需要别的数据集可以根据自己需要添加，只需修改Base.java文件中的配置即可，本程序配备一个readme文件，里面有程序的运行介绍，程序注释详细，希望对大家有帮助。

java餐厅智能推荐系统源码CS303_Act1 文章：Android Vs IOS Vs Windows Android vs iOS vs Windows Mobile：设计和界面/版本/优缺点 简介：Android 和 Windows 一直在为他们的平台提供动力，就像每一天、每一月、每一年一样。 他们不断升级，不断改变他们的功能，不像 IOS 在平台和设计方面仍然相同。 1.) Android 操作系统 Android 在 2014 年进行了最大的设计升级，推出了 Lollipop 5.0。 这带来了全新的“Material Design”外观和感觉，增加了动画的数量并改变了几乎每个部分，以赋予它额外的光泽。 最新版本的 Android 6.0 Marshmallow 延续了 Lollipop 的基本外观。 它的大部分变化都与后端有关。 不过，Android 的基础知识与多年来一直相同。 你有一个显示通知的锁定屏幕，然后，一旦解锁，你就有了一个以应用程序为中心的主屏幕。 还有一个应用程序抽屉，用于存储您下载的所有其他内容。 ----安卓的优势----- 参考： 1.) 安卓谷歌开

CSE523-机器学习-SSSR CSE523机器学习SSSR存储库包含使用KNN，ALS和SVD算法的电影推荐系统。 电影推荐系统 介绍 我们使用协作过滤制作了一个电影推荐系统，其中我们同时使用了基于内存的协作过滤和基于模型的协作过滤。 因此我们实施了3种算法 K近邻（KNN） 这是一种基于内存的聚类算法 交替最小二乘（ALS） 它是基于模型的矩阵分解算法 奇异值分解（SVD） 它是基于模型的矩阵分解算法 结果 参考 哈里森·奥尼尔（Onel）。 “具有K最近邻算法的机器学习基础。” 中等，迈向数据科学，2019年7月14日，通向datascience.com/machine-learning-basics-with-the-k-nearest-neighbors-algorithm-6a6e71d01761 Gupta，Meenu等。 “使用协作过滤的电影推荐系统。” 2020年电

电影推荐人 基于人气的电影推荐系统。 该程序使用了主要的两种技术。 网络 桌面应用程序 *您必须将 Web 应用程序放入 localhost 文件夹。

某机构收费视频（价值千元）内容主要包括： 1.项目介绍 2大数据需求分析 3.基于教务管理系统大数据清洗 4.基于教务管理系统大数据过滤分析 5.大数据可视化分析 6.推荐系统的应用

大数据 云原生 人工智能 系统架构 专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。致力于成就百万数据科学家。 致力于成就百万数据科学家。定期组织技术分享直播，并整理大数据、推荐/搜索算法、广告算法、NLP 自然语言处理算法、智能风控、自动驾驶、机器学习/深度学习等技术应用文章。

大数据实训项目源码：电影推荐系统.zip

这个是今年阿里举行的推荐算法大数据竞赛的一些指导意见

项目主要内容： 1.采用Hadoop作为分布式文件文件系统存储数据 2.基于 TensorFlow 复现论文 PNN、DeepFM 3.搭建推荐系统架构，召回、过滤、精排阶段 4.使用 SparkStreaming 进行流计算，不断将用户行为反馈给模型进行计算，提供 下一次推荐服务 5.使用 SparkStreaming 对接 Kafka 源，消费 Kafka 中的实时用户行为数据 6.使用 PNN、DeepFM 进行 CTR 点击评估 目前，几大互联网厂商例如腾讯、百度、阿里已陆续开始使用推荐系统，因为在海量数据的今天，人们已经无法看清自己真正的喜好，所以推荐系统应运而生，像现在快手、抖音等平台都陆续开始引进推荐系统，这些厂商会收集大量用户的观看行为，例如点赞、评论、收藏以及视频观看时间等，基于这些数据会对用户进行分析，帮助用户进行定位自身的兴趣所在，然后基于大数据平台帮助用户拿到它们想要的视频，而且包括百度，它们正在使用广告推荐这种，当我们在搜索引擎中搜索一些关键词时，它们将会根据 query 进行分析进而将一些广告商进行关联，然后在首页为用户推荐一些广告进而增加广告的点击量。