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基于MVC模式的社团活动管理推荐系统 首页：1、社团列表（学生可以查看，申请入团等） 2、社团活动日程（学生可查看、报名参加、旁边有报名人数） 3、社团风采（点击次数、评论讨论、点赞） 4、最新新闻 5、友情链接 6、优秀社团活动方案推荐（根据社团活动点赞次数推荐） 7、社团活动推荐（协同过滤） 普通学生：查看、入团申请、报名参加活动、新社团的创建申请、修改个人信息等 社长：社团成员管理、社团活动申请、场地预约、经费等 管理员：社团申请审核、活动审核驳回（驳回理由）、场地预约审核、社团列表管理、社长管理、友情链接、最新新闻、留言管理等

产品推荐系统 基于深层兴趣网络和CTR预测基本模型的产品推荐系统使用Amazon Review数据。

概述 数据集：Amazon商品数据集 编程环境：Python, Matlab, Markdown 1. 数据预处理 商品信息 提取数据集中的title和description信息 命令：python item_information.py [file1, ..., file3] 用户物品评分信息 提取用户-物品评分，划分train集和test集 将train集中的用户作为用户全集，以防止出现train集中有用户没有评分的情况 命令：python user_information.py [file1, ..., file7] 商品相似度生成 title: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） description: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） 未使用price（缺失值太多） 未使用category（同类商品） 命令：python item_similarity.py [topic number, file1, ..., file6] 商品description和title相似度权重生成 non linear regr

项目名称 电影推荐系统——烂豆瓣 项目目标 打开电影网站，脑袋就开始发大，动作片，爱情片，科幻片，中国的，欧美的，日韩的，到底哪一部最合自己的口味？茫茫影海，想要找到自己的“真爱”，谈何容易？我们知道你们找得辛苦，所以我们为你量身推荐电影！ 项目任务 任务 具体任务 负责人 工作量 数据集 负责完成收集电影、用户以及评分数据集，并对数据进行清洗，建立新的数据结构。建立并维护系统数据库。 推荐引擎 负责完成推荐系统，包括基于用户历史数据的离线推荐系统以及收集用户实时行为数据，进行精准的实时推荐。 API服务 负责完成基于烂豆瓣各产品，面向开发者的开放接口（API）服务。在这里，开发者可以接入烂豆瓣电影推荐的优质内容，以及基于各种兴趣的用户关系。 web应用 负责完成一个电影推荐web应用，利用开发接口API以及酷炫的web前端页面，实现用户与推荐系统的完美交互。 数据集 本系统所需要的电影数

基于Spark的电影推荐系统，python爬取数据并采用Django搭建系统（源码）内附详细说明文档，期末作业，毕业设计都可用。 系统架构的实现 系统的架构分为数据获取层，数据处理层，数据存储层，业务层，展示层。展示层包括了Web的前后台两部分，前台是为了用户来查看电影数据和推荐系统向用户展示推荐数据页面，后台是管理员管理用户和电影数据的页面。业务层是对前后台业务功能进行实现的代码逻辑层。 数据计算层是用来对数据做统计分析，和运行推荐算法的。通过对数据存储层里的基础数据和用户行为数据做计算推荐，得到的结果重新存入数据存储层中。 数据获取层用以获取本推荐系统所需要的大量基础数据，并进行数据预处理，使之规整以后便存入数据存储层中。

Jester 推荐系统数据是从 Jester Online Joke Recommender System 抓取的匿名用户对Joke的评份数据。