基于内容的电影推荐系统，使用AJAX进行情感分析 可以在以下位置找到此应用程序的更新版本： : 基于内容的推荐系统推荐与用户喜欢的电影相似的电影，并分析用户对该电影给出的评论的情绪。 电影的详细信息（标题，类型，放映时间，评分，海报等）是通过TMDB使用API​​， //www.themoviedb.org/documentation/api并使用电影中的IMDB ID来获取的。 API，我进行了网络抓取，以使用beautifulsoup4在IMDB站点中获得用户给出的评论，并对这些评论进行了情感分析。 查看现场演示： : 链接到youtube演示： : 注意 电影院 我已经开发了一个类似的应用程序，称为“电影院”，它支持所有语言的电影。 但是与此应用程序唯一不同的是，我在“电影院”中使用了TMDB的推荐引擎。 我在此应用程序中开发的推荐部分不支持多语言电影，因为它消耗了200％的RAM（即使将其部署到Heroku之后）也无法为TMDB中的所有700,000部电影生成Count Vectorizer矩阵。 链接到“电影院”应用程序： : 如果您要查找的电影

电影推荐 我们使用基于内容的推荐系统来预测哪些电影最接近用户个人资料。 实际上，我最终享受了它预言的一些电影。 movie.csv和rating.csv文件可以从GroupLens下载。

基于内容图像检索技术

Python实现基于内容的图像检索系统设计与实现

章毓晋，基于内容的视觉信息检索，科学出版社，2003年。

通过对信息过滤一般过程的分析，提出了一种基于内容的网络异常信息过滤方法。在源信息采集方面，建立了网络信息捕获构架，基于协议分析实现网络数据的提取；在信息内容处理方面，采用设立切分标志进行文本信息的预处理，在此基础上，基于向量空间模型实现文档的结构化表示；在信息匹配算法方面，通过计算文档向量之间的相似度，实现网络信息的有效过滤。

基于内容相似度的图书推荐方法研究，孙承杰，商雪晶，为了向用户提供个性化的推荐服务，大多数推荐系统都从用户和商品两个角度出发。本文利用图书之间以内容上的相似性相互联系的特点

颜色是一种重要的视觉信息属性,与纹理、形状等其他图像特征相比,颜色特征非常稳定,对于旋转、平移、尺度变化,甚至各种形变都不敏感,表现出相当强的鲁棒性。同时,由于颜色特征的计算相对简单,因此成为现有基于内容的检索系统中应用最广泛的特征。常用的颜色特征组织形式有一阶直方图方法[1]、累计直方图法[2]、颜色矩[2]方法、颜色对直方图法[3,4]、颜色相关向量法(Color Coherence Vector,CCV)[5]以及具有不变性的颜色特征[6]等等,其中直方图是最常用的组织形式。颜色直方图通过计算不同颜色所包含的像素数目来反映颜色的统计特性,通过测量颜色直方图之间的相似性达到图像检索的目的。根据直方图所在的颜色空间的不同,研究者常常使用RGB颜色直方图和HSV颜色直方图。基于直方图的算法归纳起来,是对颜色的统计信息进行描述和度量,既没有反映颜色的位置信息,也没有反映颜色的结构信息,因此在应用上存在着固有的缺陷。而传统的颜色相关向量法虽然可以反映颜色的结构信息,但是其计算量大,并且无法反映位置信息,所以也难以广泛使用。近年来,随着研究的不断深入,许多基于颜色特征的新方法也不断涌现。

资源包含实现的Python源码和六页的详细英文实验报告。 实验内容：给定不少于100幅合适的图像集合，尺寸可不一，任意选一张图像，并人工给定图像中的一个目标区域，如人脸、楼房、狗等，要求设计一个基于内容的图像检索方法，它能在剩余的图像中找出5张包含最类似框出目标的图像。

MATLAB图像检索系统。实现以图搜图。带界面GUI。