基于用户的协同过滤推荐算法是通过分析用户行为寻找相似用户的集合,其核心是用户兴趣模型的建立以及用户间相似度的计算。传统的用户推荐算法是根据用户评分或者物品信息等行为数据进行个性化推荐,准确率比较低。充分考虑在线评论对于用户之间兴趣相似度的作用,通过对评论的情感分析,构建准确的用户兴趣模型,若用户在评论中表现出来的相似度越高,则表示用户之间的兴趣越相似。实验表明,和传统的基于用户的协同过滤推荐算法相比,基于评论情感分析的协同过滤推荐算法,无论准确率还是召回率都有明显提高。
2022-05-16 12:41:36 553KB 论文研究
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movietrailer douban movie 豆瓣电影网站实现 关键技术: 1、puppeteer爬取豆瓣电影网站热门电影200条、热门电视剧200条、正在上映电影50条并获取其电影名、海报地址、评分、豆瓣id等数据,并保存到mongoDB数据库。 2、通过数据库已有电影id和axios函数获取豆瓣电影官方api更多电影相关数据,包括电影上映日期、导演、演员、语言、片长、制片国家或地区等相关数据。 3、koa-router做后端路由。 4、art-template模板引擎实现组件封装和后端读取数据库后的数据渲染。 注: 豆瓣官方api可能于近两个月内由于某种原因已经停止开放,而之前保存在本地MongoDB数据库内的数据丢失。所以目前没有办法获得某部电影、电视剧的详情信息,但电影详情页保留了相关数据的渲染位置,期待豆瓣电影再次开放api平台。 待实现功能: 1、轮播图bug及翻页效果逻
2022-05-15 21:24:44 905KB HTML
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爬蟲四步原理:     1.发送请求:requests     2.获取相应数据:对方及其直接返回     3.解析并提取想要的数据:re     4.保存提取后的数据:with open()文件处理   爬蟲三步曲:     1.发送请求     2.解析数据     3.保存数据 注意:豆瓣网页爬虫必须使用请求头,否则服务器不予返回数据 import re import requests # 爬蟲三部曲: # 1.获取请求 def get_data(url, headers): response = requests.get(url, headers=headers) # 如果爬
2022-05-15 10:47:03 1.15MB op p2 python
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软件综合项目(1.0完整版): 天天购票系统项目是使用Java Web技术开发的一个简单的电影购票系统, 包括用户注册、登录、选座、挑选电影、购票,还有用户管理,影院管理, 移动支付,基于LBS服务等功能。满足大众消费者对电影购票的需求。
2022-05-14 16:15:55 29.55MB Java开发-其它杂项
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python爬虫豆瓣电影TOP250,以及数据化分析
2022-05-14 09:11:23 10.2MB 爬虫 python 开发语言 后端
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2022-05-14 09:08:02 60.6MB 源码软件 PR字幕
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主要介绍了Python基于network模块制作电影人物关系图,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2022-05-13 17:08:24 182KB python network模块
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Django实现微电影网站 主要实现功能: 注册,登陆,播放视频,评论视频,xadmin实现后台提供视频管理,权限管理等等 首页(搜索,筛选) 搜索页面 播放页面 个人中心 后台 环境配置:python2.7 pip install -r requirements.txt 创建数据库将movie.sql文件导入 进入项目目录执行如下命令: python manage.py collectstatic(关闭了debug需要收集静态文件) python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 打开浏览器输入: 说明: 视频文件可以使用七牛云的外链,也可以本地上传,可以在play.html文件中修改(文件这有注释说明) 后台: 用户名:sky 密码:1234mdzz
2022-05-12 19:47:24 59.23MB 附件源码 文章源码
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