Python电影推荐系统+爬虫+可视化（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据，可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库，可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板

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python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐

python电影推荐系统——实现用户登录、评分、推荐，采用协同过滤算法

实现以下功能： 1. 指定用户和电影进行评分 2. 推荐同类型的电影 3. 推荐您喜欢的电影 4. 看过这个电影的人还看了（喜欢）哪些电影 各文件里面存放的内容： movies.csv：文件里包含了一部电影的id和标题，以及该电影的类别。 ratings.csv：文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。 links.csv：文件里面的内容是帮助你如何通过网站id在对应网站上找到对应的电影链接的。 tags.csv：文件里面的内容包含了每一个用户对于每一个电影的分类。

主要介绍了Python基于机器学习方法实现的电影推荐系统,本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

Graduation Design Project --- 电影推荐系统 系统实现工具 1.pycharm 2.python3.6+django1.11 3.mysql 4.jquery+css+html5 如何使用 首先将项目克隆到本地，用pycharm打开，将用到的csv文件导入mysql数据表中，配置好数据库； 注意数据库相关代码可能都要进行修改以符合实际情况； 代码完成后要进行migration，最后python manage.py runserver就能在浏览器中打开 系统流程 用户登录系统，对电影进行评分，查看自己已评价电影，查看推荐结果(两种)

这是用Python写的一个电影推荐系统，希望对他人有帮助。