Metadata on ~5,000 movies from TMDb
2022-05-13 19:24:22 8.87MB 数据集
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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。
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SourceForge上提供的3.x版本已被Github上的4.x版本取代。 后者是JavaScript,PHP和Ruby的移植-已删除了对Flash的所有依赖关系以及它提供的某些功能。 3.x版----------------可扩展的Flash和PHP在线视频编辑器,具有效果,过渡,字幕,时移和合成功能。 客户端ActionScript提供了一个健壮的GUI,可通过简单的XML协议与PHP进行交互,以保存编辑决策列表,处理上载和资产搜索。 XML还用于描述GUI本身及其基础功能-无需重新编译Flash小程序! 但是,如果您愿意,可以在AS3中编写自定义字体,效果和小部件类-PixelBender支持效果和过渡效果。 http://www.movi​​emasher.com
2022-05-07 12:39:46 10.37MB 开源软件
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电影推荐系统 这是基于协作过滤方法的电影推荐系统项目。
2022-05-04 12:24:30 8.72MB JupyterNotebook
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电影 电影推荐系统 在线( ) 前端vue vuex项目地址( ) 后台spring boot jpa mahout 主页 推荐 评分
2022-05-03 19:19:09 1.8MB 系统开源
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电影推荐系统 使用基于矩阵分解算法的协同过滤的Web用户项目电影推荐引擎,以及基于以下想法的推荐:如果两个人都喜欢普通电影,那么一个人喜欢另一个人还没有喜欢的电影看过可以推荐给他。 截屏 主页 推荐页面 评分页面 使用的技术 网络技术 HTML,Css,JavaScript,引导程序,Django Python3中的机器学习库 脾气暴躁,熊猫,Scipy 数据库 SQLite的 要求 python 3.6 pip3 virtualenv 设置运行 将zip文件解压缩到您的计算机中 打开终端/ cmd promt 转到那条路 例子 cd ~/Destop/Movie-Recommender-System 在该目录上创建一个新的虚拟环境 virtualenv . 激活您的虚拟环境 对于Linux source bin/activate 对于Windows cd Scripts then
2022-04-19 00:54:41 2.35MB 系统开源
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AVPro Movie Capture3.7.4,AvPro录屏工具,包括可以将Game视图进行视频录制,可以录制avi、MP4格式
2022-04-15 13:01:51 2.51MB 音视频 unity unity3d
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数据集
2022-04-12 23:47:06 303KB 数据集
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电影推荐系统 电影推荐系统 数据集背景: 数据集下载: 数据集介绍: u.data表示100k条评分记录,每一列的数值含义是: 用户名| 商品编号| 评级| 时间戳记 u.user表示用户的信息,每一列的数值含义是: 用户名| 年龄| 性别| 职业邮政编码 u.item文件表示电影的相关信息,每一列的数值含义是: 电影ID | 电影名称| 发布日期| 视频发布日期| IMDb URL | 不明| 动作| 冒险| 动画| 儿童用品喜剧片| 犯罪| 纪录片| 戏剧| 幻想|黑色电影| 恐怖| 音乐剧| 神秘浪漫| 科幻|惊悚| 战争| 西部|
2022-04-04 15:57:45 8.72MB 系统开源
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The Rotten Tomatoes movie review dataset包含train.tsv >8M和test.tsv >3M两个文件 kaggle下载地址: https:// www.kaggle.com/c/sentiment analysis on movie reviews/data 分类标签如下: 0 negative 1 somewhat negative 2 neutral 3 somewhat positive 4 positive
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