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电影推荐系统 ＃＃更新 最初是作为一个小型项目开始的，后来又扩展到了2018年4月提交的我在UMass的研究生毕业项目。 标题：基于帕累托优势概念的提速推荐系统 技术/工具：Python，pandas，matplotlib，numpy，Jupyter Notebook 先前的工作（首次提交）已扩展到进行研究和分析，以基于不同的指标来提取流行电影以提取主要数据对象（电影）。 摘要：每天都会成倍增加新内容，并且一次分析用户和/或项目的整个数据集以提出建议的效率不高。 需要通过处理代表大型数据集的部分数据来提高提出建议的速度。 使用帕累托原理的实现是基于这样的观察，即在任何情况下大多数结果都是由少数原因决定的，因此，我们尝试解决了分析数据以提出电影推荐的问题。 其背后的想法是，大多数用户在数据集中消耗的物品很少。 该项目的目的是找到一组非支配的项目，并基于少量数据提出建议，并将其与基于整个

MFC单文档程序，类似Excell的简单电子表格，很完整，还有设计文档。