基于Movielens的推荐系统—评分预测

基于spark的电影推荐系统数据集

本文是一篇很优秀的关于实时推荐系统的论文。在本论文中介绍了kafka集群架构、storm原理、协同过滤的推荐算法。

本系统旨在为用户提供更加个性化的购物体验，采用机器学习算法实现商品推荐功能。用户登录/注册功能采用Spring Security框架实现，商品分类展示和商品搜索功能采用MySQL数据库进行数据的存储和

基于django+mysql的电商推荐系统

基于Django的图书推荐系统的Python示例。该示例使用Django框架构建了一个图书推荐系统，旨在帮助用户快速找到适合自己的图书资源。系统利用Python编程语言的特性，实现了基于用户行为和图书

大数据课程课设设计,基于win10,Hadoop2.8.3,python3.6以及MySQL8.0.

说明 本项目采用前逐步分离实现,逐步使用的是Python的Django框架,前端使用的是Vue,数据库为MySQL,禁止用做商业用户,如有需要联系我授权 实现思路 各大主题下的热度排序 每篇新闻的关键

MovieLens100k-Consistsof100,000ratingsfrom1000userson1700movies.

MovieLens10M数据集，存储了用户对电影的评分信息，可用于推荐系统研究。

本数据集用于科研类，在社交网路、复杂网络等领域中，以及在推荐系统的研究中使用较多。