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电影推荐系统 完整文档- 部署的Web应用程序-
小程序demo：电影推荐
基于Django框架，本系统根据用户基本信息和操作记录生成标签，并使用Hadoop、Spark等大数据组件进行数据分析，提供个性化电影推荐服务。使用MongoDB、MySQL和Redis数据库存储数据
团体电影推荐系统 在这个项目中,我们为一组用户创建了一个基于矩阵分解的推荐系统。 我们首先对用户电影评级矩阵进行基于随机梯度的矩阵分解,以计算用户和电影因素。 我们生成3个不同大小的用户组。 小型(3
电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售,视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤
movies_api:曾获奥斯卡金像奖的好莱坞电影
自己动手搭建电影推荐系统的可以借鉴, 高手的力作,重要的实现部分有具体代码,开发者可以借鉴
用flask做了一个简单的页面。然后运行一个推荐后台做实际的推荐分析。前端页面通过socket和一个简单的协议和推荐后台通信，得到推荐结果。具体请看压缩包里的ReadMe文件
于web端的个性化电影推荐系统设计与实现（源代码），采用Apache+Php+MySql框架，通过协同过滤算法对数据集进行训练，最终得到的结果存储到数据库中，web页面调用进行展示。
Spark离线和实时电影推荐系统直播回放(视频+文档+代码）十分细致，适合新手学习领悟，手把手教学，可以下载来看看
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