基于LDA主题与协同过滤及矩阵分解算法的智能电影网页推荐系统——机器学习算法实践（附Python和JavaScript代码及数据集）

简介：
本项目构建了一个结合LDA主题模型、协同过滤及矩阵分解技术的智能电影推荐系统，使用Python处理后台计算并生成推荐列表，前端则采用JavaScript展示。附带完整代码与数据集供学习参考。 本项目基于Movielens数据集进行开发，采用协同过滤、矩阵分解以及LDA主题模型等多种机器学习算法来设计并训练一个智能电影推荐系统。该项目的主要目标是依据用户的历史行为及电影的相似性为用户提供个性化的电影推荐列表。 项目的运行环境包括Python环境和PyCharm集成开发环境，并且需要数据库的支持以存储数据集。整个项目包含五个关键模块：数据爬取与处理、模型训练并保存、接口实现、收集用户反馈以及界面设计。其中，可以下载或通过网络爬虫获取Movielens的数据集；在模型训练阶段则会使用协同过滤算法和矩阵分解技术来建立LDA主题模型；而在接口实现场景中，则提供流行电影推荐服务、相邻用户的个性化推荐及相似内容的推荐。 最后，该系统将利用收集到的用户行为数据进行预测分析，并据此生成相应的电影推荐。