阿里云短信源码java movierecommend 基于Spring Boot的大数据电影推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化推荐 demo地址： 学生机（俗称板砖机），导致资源加载，接口响应比较慢，请耐心多等一会，让子弹多飞一会； 待功能开发完毕后会优化此页面加载速度 如何在本地开发 # 环境依赖 1. java环境 2. gradle项目，建议通过Intellij IDEA打开，运行build.gradle下载依赖，具体参考gradle教程 3. IDEA下载开启 lombok插件 4. 如果需要正常运行，需要使用mysql数据库和redis，具体配置可根据自己的项目配置在application.yml中 5. 发送短信和照片上传需要一些token和access_key，可以参考代码`configService.getConfigValue`获取配置和阿里云短信 架构 项目组织： 前端后端分离，通过Restful接口传递数据 代码组织：基于SpringBoot，采用gradle进行依赖管理 部署方式：采用docker部署，通过nginx实现简单的负载均衡。 大数据处理：采用Ela

我们的需求是利用python爬虫爬取豆瓣电影排行榜数据，并将数据通过pandas保存到Excel文件当中(步骤详细) 我们用到的第三方库如下所示： import requests import pandas as pd import json 下面我们看一下豆瓣电影排行榜的信息（以喜剧电影排行榜为例） 思路步骤： 注意：之前我们写过爬取链家房源数据的爬虫（见下方），通过观察我们发现，链家网址进行翻页是在url地址上更改页数数字即可，所以当时用的xpath。那么由于豆瓣电影排行榜翻页的时候只能通过下拉的方式，而不能通过更改url地址页数，所以这里我们就通过另外一种简单的方式进行爬取。 xp

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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，

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