movie 基于协同过滤算法的电影推荐系统 运行方式 1.创建一个application.properties文件，配置相关数据库信息，主要内容如下： hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQLDialect driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver validationQuery=SELECT 1 jdbc_url=jdbc:mysql://your_ip/movie?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull jdbc_username=username jdbc_password=password hibernate.hbm2ddl.auto=update hibernate.show_sql=tr

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

分布式电影推荐系统 北京大学2019年秋《云计算与大数据平台》课程项目。 这是一个结合了Hadoop，Hbase，Spark，MongoDB，Django等开源框架的高可用分布式电影推荐系统，并以Web页面为用户提供了友好的访问方式。 系统功能 基本功能 登录注册 个人信息维护 按类别电影展示 电影搜索 电影详情查看 电影评分 电影评论 后台管理 电影推荐 协同过滤推荐 兴趣推荐 在线推荐 体系框架 系统架构 本系统的系统架构如图2所示，我们的数据基于MovieLens 20M6数据集，称为该数据集的rating.csv存入HDFS副本，并从IMDB7爬取数据集中的电影基本信息与电影图片，电影基本信息经过处理后存入MongoDB的已合并，电影图片存入Hbaes8集群。计算模块运行于YARN传递上，其中火花负责离线推荐计算，火花流负责在线推荐计算，离线推荐计算的任务每天执行一次，在线使用Ng

pyRecommender 基于知识图谱的推荐系统 参考了，是该论文的PyTorch版实现，具体用法还请移步原作者的 去做 基于知识图谱的推荐功能 提取知识图谱特征 TransE 基于模糊数学的推荐系统 交替学习MKR 基于知识图谱的查询功能 pyDatalog 数据格式 数据用json形式组织。数据包括：用户信息，书籍信息，电影信息，音乐信息 用户信息 { "location": // 常驻地 "username": // 用户名 "join_time": // 加入时间 "book_do": [(book

亚马逊产品推荐系统 Amazon产品推荐像Amazon Filpkart这样的在线电子商务网站使用不同的推荐模型为不同的用户提供不同的建议。 亚马逊目前使用逐项协作过滤，可扩展到海量数据集并实时生成高质量建议。 这种类型的过滤将用户的购买和定额商品中的每一个与相似商品进行匹配，然后将这些相似商品组合到用户的推荐列表中。 在这个项目中，我们将为亚马逊的电子产品建立推荐模型。 属性信息： 总体：相应用户对相应产品的评分 已验证：每个用户都经过审核或未审核 reviewTime：提供评论的时间 reviewerID：标识有唯一ID的每个用户 asin：每个产品都有唯一的ID（第二列） reviewerName：用户名 timestamp：评分时间（第四列） 问题陈述： 我们的目标是建立一个推荐系统，根据以前对其他产品的评分向客户推荐产品。 为此，我们将首先进行探索性数据分析，然后实施推荐算

股票推荐系统 主要要求： 的Python 3.5.2 Keras 2.0.6 TensorFlow 1.2 pymongo tqdm nltk 谷歌翻译 安装 brew安装mongodb --with-openssl 酿造服务启动mongodb mongod --dbpath（您的项目文件夹）/数据/数据库 当使用mongodb模式存储股票数据时，可能会遇到问题，请在命令行中尝试以下代码： sysctl -w kern.maxfiles = 20480（或您选择的任何数字） sysctl -w kern.maxfilesperproc = 18000（或您选择的任何数字） launchctl限制maxfiles 1000000（或您选择的任何数字） brew服务重启mongodb mongodump -h本地主机：27017 -d DB_STOCK -o ./ 数据获取： 以Mong

电影推荐人 项目作者 Bernard Kurka | | 笔记本电脑 执行摘要 我使用Python使用余弦相似度来构建基于项目和基于用户的电影推荐器系统。 在Jupyter笔记本中，我创建了一些功能，可以根据用户输入运行建议。 数据 该数据集包含由600位用户制作的100.000电影评分。 该数据包括9.000个电影标题，可从GroupLens Research网站上获得。 推荐人 基于项目的推荐人。 我建立了这个推荐器，用于计算电影之间的余弦相似度。 使用包含电影等级的两个向量计算相似度。 基于项目和类型推荐： 我向推荐器添加了一个新层，首先，我将查找具有相似类型的电影，然后选择最佳分级相似性。 基于用户的推荐人： 使用每个人的9.000电影得分的两个向量，我能够计算出这两个用户之间的余弦相似度。 我的朋友伯纳多（Bernardo）对65部电影进行了评分，我已经导入了他的评分，

推荐系统 使用Pearson和KNN的推荐系统

DIANPING 介绍： 基于elasticSearch + Spark的智能搜索和推荐系统 基础服务搭建 Java环境: JDK1.8 数据库: MySQL5.6+ Java框架版本: SpringBoot2.1.5 Maven: Maven3.2 机器学习框架: Spark Mllib 2.4.4 搜索中间件: ElasticSearch7.3.0 品类管理服务 新增品类 查询品类 门店服务 门店创建 门店地理位置（基于lbs 地理位置接入） 门店查询 目录：

NCF-MF推荐 分别使用传统方法（KNN，SVD，NMF等）和深度方法（NCF）和深度方法（NCF）来预测等级。推荐系统。 需求 张量流 凯拉斯 惊喜 任务 首先，下载yelp数据集（接入，未提供），进行数据分析和处理工作。提取yelp数据集中我们需要的部分，即多伦多地区的评论信息（用户项目评级评论文本）。rating.csv和rating -text.csv（按住，未提供）。之后，分别使用传统方法和深度方法进行评分预测和评估指标的计算。 文件结构 yelp_data_analysis.ipynb：数据下载中，数据分析，数据处理部分。 rating.csv：保存好的数据。 yelp_mf_recomendation.ipynb：利用多种传统方法进行推荐的评分预测以及模型评估。 yelp_nn_recomendation.ipynb：利用NCF神经协同过滤方法进行推荐的评分预测以及模