这是一个前端页面，用了html5+CSS3+jQuery+JavaScript技术，主要功能轮播图，注册登录、留言、后台等

电影推荐系统 毕业设计的内容，基于协同过滤算法的电影推荐系统，目前还在学习完善中

这是用Python写的一个电影推荐系统，希望对他人有帮助。亲测可用， 谢谢支持。

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。

推荐系统，运用数据挖掘算法，数据挖掘课程的必备选择

基于Spark电影推荐系统-数据表SQL

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

Recommendation Algorithm.rar

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