基于python+django电影个性化推荐系统答辩PPT.ppt

基于协同过滤算法的个性化推荐系统【毕业设计源码+论文】 1、研究目的 基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统能够根据对用户在网站内的操作记录的分析，为用户推荐可能喜欢的新闻内容。另外，该系统还实现了新闻的新增、改、查、删操作，以及新闻的评论和回复、新闻评论管理等。 2、研究方法 首先，进行新闻内容采集，利用新闻爬虫，抓取新闻之后进行自动提取新闻的关键字，供新闻推荐使用。 其次，用户画像模型的训练，根据用户的操作历史分析出一个可以预测用户偏好的兴趣模型，即形成系统自定的表示该用户近期的兴趣指标的数据集。 最后，进行新闻推荐，根据用户画像模型分析得到一个关联内容的权重排序的集合结果，根据该集合给用户推荐相同关联内容相同的新闻。 3、研究结论 系统基本实现了按个性化推荐新闻的功能，其中的发布者中心模块、后台管理模块、前台模块的所有所有功能性正常，暂无验证缺陷，系统功能可以正常运行，包括新闻管理、评论管理、点赞、新闻推荐等所有功能。

【目录】 个性化推荐系统的发展 豆瓣的个性化推荐服务实践 下一代推荐系统 个性化推荐，下一件大事？

AI科技大本营在线公开课《达观数据个性化推荐系统实践》 共40页.pptx

深度神经网络由于结构类似于生物神经网络，因此拥有高效、精准抽取信息深层隐含特征的能力和能够学习多层的抽象特征表示，且能够对跨域、多源、异质的内容信息进行学习等优势。提出了一种基于多用户-项目结合深度神经网络抽取特征、自学习等优势实现信息个性化推荐的模型，该模型通过对输入多源异构数据特征进行深度神经网络学习、抽取，再融合协同过滤中的广泛个性化产生候选集，然后通过二次模型学习产生排序集，实现精准、实时、个性化推荐。通过真实数据集对模型评估实验，实验结果表明，该模型能够很好地学习、抽取用户隐特征，并且能够一定程度上解决传统推荐系统稀疏性、新物品等问题，同时实现了更加精准、实时、个性化的推荐。

大数据-算法-面向个性化推荐系统的自适应算法的研究与实现.pdf

以数据挖掘中的关联规则理论为基础,从应用的角度出发,设计了一套相关产品推荐系统ARecom ,实 现了电子购物中的个性化服务。针对直接决定整体算法效率的频繁大项集生成步骤,应用大量的数据,研究比较 了三种典型算法,并在此基础上,提出了适合电子商务相关推荐系统的完整的算法模型。

给出了一种基于大数据挖掘的手机游戏平台个性化推荐机制，通过对游戏用户行为数据的获取、存储、清洗、挖掘，由改进的余弦相似度算法计算出游戏的相似度，向用户推荐其喜欢的游戏。该机制可以有效提升游戏推荐的准确性，增强用户黏性，为游戏平台创造更多价值。

mysql数据库中提取资料，并且向用户推荐其可能喜欢的影视节目，提供站内搜索功能，本资源为页面代码部分，由于数据库涉密，请根据代码自行设计一个简单的数据库，很容易。不会的请联系我

个性化推荐系统的研究和实现.pdf