matlab代码影响电影推荐 该资料库包含用Matlab编写的协作过滤推荐算法，该算法适用于。 MovieLens数据集 我决定要使用MovieLens数据集，因为它包含所有最新电影，所以我想自己尝试一下。 数据集已经整理好-我已经生成了新的电影ID以消除差距并更新了相应的评分，因此我可以在Matlab中更轻松地使用它们。 用户数：668 电影数量：10.329 评分的数量：105.339 每个用户平均评价158部电影 我使用了Coursera机器学习课程中的一些现有代码，主要用于计算成本函数。 参数 我了解到，调整以下参数会影响成本函数的值： 功能数量：较大的值可防止拟合不足 正则化：较大的值可防止过度拟合 模型将学习的特征数量会影响它将从数据集中收集多少信息。 我尝试在模型上使用30到60个功能。 使用50个特征来训练模型恰好是最合适的。 选择正则化参数lambda时，较小的值可能导致过度拟合或高方差。 当模型的成本函数值非常低，但不能很好地概括时，就是这种情况。 我尝试了从0.3到3.0的lambda值，使用1.0是最合适的。 测试？ 我通过插入一些我看过的电影并对他们的评分来评

毕业设计--基于Django的电影推荐系统和论坛 说明 新手建议结合pycharm使用， 注册普通用户通过web界面来设置，创建创建用户通过creeatsuperuser创建。下文有详细命令 导入电影信息通过insert_movies_script.py来操作 (会删除已有的所有信息!) 前端展示 浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点: 最热电影，火爆排行...之类的。每种有10条。 我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推荐。两种推荐思路下文有介绍 系统采用的技术 前端: bootstrap3 css 框架 后端: django 2.2.1 + sqlite3数据库 (MVC框架) 数据: python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据，保存到本地csv文件中 主要功能: 录入图书信息，用户打分，电影标签分类，电影推荐，电影分享，电影收藏，后台管理系统

推荐系统 利用MovieLens数据，Pearson相似度，分别基于User和Item构建一个简单的kNN推荐系统，并进行RMSE评价

MovieLens 20m 电影推荐数据集.zip

本文主要介绍基于项目的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于项目的协同过滤推荐算法推荐原理 基于项目的协同过滤推荐算法也是推荐算法中最基础、最简单、很重要的算法，主要是根据用户对项目的某一种操作行为，构成项目-用户操作行为矩阵，根据操作行为矩阵计算项目之间的相似度，最终为目标用户推荐目标用户有操作行为的预测评分高的项目，作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程 基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程可分为三个步骤：构建项目-用户操作行为矩阵、计算项目之间似度、获取推荐结果。 1、构建项目-用户操作行为矩阵 我们以用户对项目的评分数据为例，M个项目和N个

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Movielens 1M数据集，包括电影数据，用户数据和用户对电影评分数据以及read me。

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数据挖掘常用数据集，包括GroupLens_MovieLens 3套数据集，100k、1m、10m的数据。跟官网数据一致，解决官网下载速度特别慢的问题https://grouplens.org/datasets/movielens/