电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售，视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤 逐项过滤 基于模型的协同过滤 单值分解（SVD） SVD ++ 混合模型 基于内容+ SVD 项目中包含的文件 movie_recommendation_system.ipynb：python笔记本代码文件 movie_recommendation_system.html：python笔记本的html版本 films.csv：MovieLens数据集中的电影数据 rating.csv：用户对MovieLens数据集中的电影给予的评分

微信小程序 - 电影推荐

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项目架构：B/S架构 开发语言：Java语言 开发软件：idea eclipse 前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术 后端技术：JAVA 运行环境：Win10、JDK1.8 数 据 库：MySQL5.7/8.0 运行服务器：Tomcat7.0 CSDN太坑了，设置是0积分，动态调整下载积分太多，想要源码的截图威发我吧。CSDN名跟绿色图标是同号。

电影推荐系统最全代码（含website前端代码），文件太大了，CSDN最大只能上传1000mb，我里面给个下载链接，和小破站里的视频是同步的代码，带课件和相关tar包，就是文件有点大12gb。

项目名称 电影推荐系统——烂豆瓣 项目目标 打开电影网站，脑袋就开始发大，动作片，爱情片，科幻片，中国的，欧美的，日韩的，到底哪一部最合自己的口味？茫茫影海，想要找到自己的“真爱”，谈何容易？我们知道你们找得辛苦，所以我们为你量身推荐电影！ 项目任务 任务 具体任务 负责人 工作量 数据集 负责完成收集电影、用户以及评分数据集，并对数据进行清洗，建立新的数据结构。建立并维护系统数据库。 推荐引擎 负责完成推荐系统，包括基于用户历史数据的离线推荐系统以及收集用户实时行为数据，进行精准的实时推荐。 API服务 负责完成基于烂豆瓣各产品，面向开发者的开放接口（API）服务。在这里，开发者可以接入烂豆瓣电影推荐的优质内容，以及基于各种兴趣的用户关系。 web应用 负责完成一个电影推荐web应用，利用开发接口API以及酷炫的web前端页面，实现用户与推荐系统的完美交互。 数据集 本系统所需要的电影数

基于Spark的电影推荐系统，python爬取数据并采用Django搭建系统（源码）内附详细说明文档，期末作业，毕业设计都可用。 系统架构的实现 系统的架构分为数据获取层，数据处理层，数据存储层，业务层，展示层。展示层包括了Web的前后台两部分，前台是为了用户来查看电影数据和推荐系统向用户展示推荐数据页面，后台是管理员管理用户和电影数据的页面。业务层是对前后台业务功能进行实现的代码逻辑层。 数据计算层是用来对数据做统计分析，和运行推荐算法的。通过对数据存储层里的基础数据和用户行为数据做计算推荐，得到的结果重新存入数据存储层中。 数据获取层用以获取本推荐系统所需要的大量基础数据，并进行数据预处理，使之规整以后便存入数据存储层中。

资源简介： 微信小程序-电影推荐小程序（源码+截图），基于微信8.0开发。 资源部署： 1. 克隆或下载此项目 2. 在微信开发者工具导入此项目 3. 域名设置 - 如果有自己的APPID，可以使用自己的APPID，并在微信后台添加可信域名 `https://sesine.com/` 和 `https://sesine.com/mina/api/`。 - 如果没有自己的APPID，可以使用测试APPID。开发时勾选 `不校验合法域名、web-view（业务域名）、TLS 版本以及 HTTPS 证书` 的选项，如果需要在手机上预览，并且出现api无法访问的问题。请在 [微信小程序测试号管理](https://developers.weixin.qq.com/sandbox) 里面添加上一条中的二个可信域名。

是通过搭建属于自己的电影小程序,然后开通腾讯流量主对接广告,从而获取收益

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