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

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。

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这是用Python写的一个电影推荐系统，希望对他人有帮助。

movie_recommend 电影推荐系统-基于豆瓣电影数据

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。

如果毕业设计做推荐系统可以参考这个资源！！！！！！！！！ 资源包括： 1、包含基于物品，基于用户的协同过滤底层算法（Python实现） 2、基于python第三库Surprise实现的推荐系统（机器学习类似原理） 3、基于电影进行推荐系统的设计 4、包含大量的数据集（电影数据集）

电影_推荐系统 该项目存储库基于构建电影推荐系统克隆 数据集详细信息： 提及用于构建此推荐引擎的数据集如下： 使用的数据集： MovieLens数据集 下载数据集：从以下链接下载数据集 下载Kaggle上托管的MovieLens数据集，然后使用 从其官方网站下载MovieLens数据集，然后使用 数据集文件格式： CSV文件（以逗号分隔的值）。 注意：将数据集下载并保存在input_data文件夹中 数据集类型： 完整的数据集：该数据集包含26,000,000个评分和270,000个用户将750,000个标签应用程序应用于45,000部电影。 包括在1,100个标签中具有1200万相关分数的标签基因组数据。 注意：我们将使用完整数据集为电影建立一个简单的建议。 小型数据集：该数据集包含100,000个评分和1,700个标签应用程序，这些应用程序由700位用户应用于9,000部电影。

根据用户历史观影评分数据预测出观众喜欢的电影，并予以推荐。