这是一款模仿豆瓣电影页面做的微信小程序，源码，代码未压缩，结构清晰明了，适合初学者深入理解微信小程序的编写方式。 其中使用到了豆瓣和百度提供的两个接口，如果想在本地运行起来，需在公众号设置域名： https://api.map.baidu.com https://api.douban.com 如果要在手机上预览，因为程序包大小限制，需删掉image/preview.gif， 详情请查看readme.md或评论留言

爬取豆瓣及爬取一个课程名称的代码，里面有各自的命名

本项目使用文本卷积神经网络，并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。 推荐系统在日常的网络应用中无处不在，比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等，有人的地方就有推荐。根据个人的喜好，相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app，因为有了个性化的内容，每个人看到的新闻首页都是不一样的。 这当然是很有用的，在信息爆炸的今天，获取信息的途径和方式多种多样，人们花费时间最多的不再是去哪获取信息，而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的，这就是信息超载问题。为了解决这个问题，推荐系统应运而生。 协同过滤是推荐系统应用较广泛的技术，该方法搜集用户的历史记录、个人喜好等信息，计算与其他用户的相似度，利用相似用户的评价来预测目标用户对特定项目的喜好程度。优点是会给用户推荐未浏览过的项目，缺点呢，对于新用户来说，没有任何与商品的交互记录和个人喜好等信息，存在冷启动问题，导致模型无法找到相似的用户或商品。

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