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，
2021-11-01 21:24:07
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电影网站源代码,使用asp.net,vs2010,数据库sql2005,数据库在data文件夹里,vs2008也能打开项目,页面齐全,功能也齐全,是我自己做的结业项目源代码,运行一切正常,可以放心下载
2021-10-31 11:08:16
4.34MB
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电影评论分类
使用SVM，最大熵分类器，逻辑和回归（从头开始）对unigram和bigrams进行电影评论分类
2021-10-30 18:26:45
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