基于内容的电影推荐系统，使用AJAX进行情感分析 可以在以下位置找到此应用程序的更新版本： : 基于内容的推荐系统推荐与用户喜欢的电影相似的电影，并分析用户对该电影给出的评论的情绪。 电影的详细信息（标题，类型，放映时间，评分，海报等）是通过TMDB使用API​​， //www.themoviedb.org/documentation/api并使用电影中的IMDB ID来获取的。 API，我进行了网络抓取，以使用beautifulsoup4在IMDB站点中获得用户给出的评论，并对这些评论进行了情感分析。 查看现场演示： : 链接到youtube演示： : 注意 电影院 我已经开发了一个类似的应用程序，称为“电影院”，它支持所有语言的电影。 但是与此应用程序唯一不同的是，我在“电影院”中使用了TMDB的推荐引擎。 我在此应用程序中开发的推荐部分不支持多语言电影，因为它消耗了200％的RAM（即使将其部署到Heroku之后）也无法为TMDB中的所有700,000部电影生成Count Vectorizer矩阵。 链接到“电影院”应用程序： : 如果您要查找的电影

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电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。

电影推荐 CMU 10-701/15-781 课程项目 - 机器学习 基于协同过滤和主题建模（LDA）的电影推荐系统 外部依赖 Apache Commons Math 3.3 用于线性代数的 la4j 库 用于 python 2.7 的 nltk

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在当今的数字世界中，消费的内容种类繁多，例如书籍、视频、文章、电影等，找到自己选择的材料已成为一项万无一失的任务。 另一方面，数字内容提供商希望在最长时间内让越来越多的用户参与到他们的服务中。 推荐系统在哪里出现 内容提供商通过内容向用户提供建议 在本文中，我们提出了一个电影推荐系统。电影推荐系统的目的是为用户提供准确的电影推荐。 通常基本推荐系统做出推荐考虑以下因素之一； 用户偏好称为基于内容的过滤或类似用户的偏好称为协同过滤。 要创建稳定且准确的推荐系统，将使用基于内容的过滤。

推荐人 利用tensorflow实现电影推荐系统使用的数据集为MovieLens数据集

简单的电影推荐系统 采用协同过滤算法生成模型，进行预测推荐 实验环境：Ubuntu 19.04 + Hadoop 2.9.0 + Spark 2.4.3 + Python 3.7.3 实验工具：Jupyter笔记本 具体内容：ml-100k.zip文件是此实验的数据集，使用其中的u.data和u.item文件。

基于矩阵分解的电影推荐系统 本项目实现了陈家栋老师《推荐算法理论与实践》中的基于矩阵分解的电影推荐系统 备注十分详细，适合初学者学习