实现以下功能: 1. 指定用户和电影进行评分 2. 推荐同类型的电影 3. 推荐您喜欢的电影 4. 看过这个电影的人还看了(喜欢)哪些电影 各文件里面存放的内容: movies.csv:文件里包含了一部电影的id和标题,以及该电影的类别。 ratings.csv:文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。 links.csv:文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。 tags.csv:文件里面的内容包含了每一个用户对于每一个电影的分类。
2021-04-06 19:57:03 11KB python 电影推荐系统
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Spring-Boot集成Neo4j结合Spark的朴素贝叶斯分类器实现基于电影知识图谱的智能问答系统。 spark是独立出来的,主要是Neo4j查询,项目用maven构建,导入ide配置neo4j地址之后即可直接运行。
2021-03-27 12:17:10 1.36MB SpringBoot Neo4j Java 图数据库
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movies-api
2021-03-10 14:10:15 75KB JavaScript
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Bash-Snippets:面向重型终端用户的小型bash脚本的集合
2021-01-30 20:10:14 2.23MB bash weather backup movies
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本代码实现用协程下载m3u8文件,最后合并成MP4文件。本文使用协程故速度还是蛮快的
2019-12-21 19:54:34 2KB python 协程 m3u8 mp4
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Mahout实践指南中的例子,有关推荐引擎的测试数据,包含movies.dat, ratings.dat, users.dat 和 README
2019-12-21 18:55:58 5.64MB mahout
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Python关于豆瓣电影信息的爬虫,抓起1w条电影数据只要一分钟左右,
2019-12-21 18:53:12 2KB Python Movies MongoDB
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