基于TensorFlow和CNN结合协同过滤算法的智能电影推荐系统-深度学习技术的应用（附带微信小程序及ipynb代码文件）+数据集

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简介：
本项目构建了一个运用TensorFlow框架与卷积神经网络(CNN)融合协同过滤算法，实现精准电影推荐的智能系统，并提供微信小程序和IPYNB代码文件以及配套的数据集。本项目基于MovieLens数据集，在TensorFlow环境下使用2D文本卷积网络模型，并结合协同过滤算法计算余弦相似度，通过微信小程序实现两种电影推荐方式。项目的运行环境包括Python、TensorFlow、后端服务器及Django框架等组件。整个项目分为三个模块：模型训练、后端的Django服务和前端的微信小程序。在数据预处理阶段，根据字段类型的不同进行相应的转换操作；对于类别型字段采用独热编码的方式，并将UserID与MovieID转化为数字以避免输入维度过大问题。特征获取部分包括定义张量函数以及生成电影及用户特征矩阵等步骤。后端Django模块负责推荐算法的封装并实现前端的数据交互功能，而微信小程序则用于用户的界面操作和数据传输，通过开发者平台进行开发工作。

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基于TensorFlow和CNN结合协同过滤算法的智能电影推荐系统-深度学习技术的应用（附带微信小程序及ipynb代码文件）+数据集

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本项目构建了一个运用TensorFlow框架与卷积神经网络(CNN)融合协同过滤算法，实现精准电影推荐的智能系统，并提供微信小程序和IPYNB代码文件以及配套的数据集。本项目基于MovieLens数据集，在TensorFlow环境下使用2D文本卷积网络模型，并结合协同过滤算法计算余弦相似度，通过微信小程序实现两种电影推荐方式。项目的运行环境包括Python、TensorFlow、后端服务器及Django框架等组件。整个项目分为三个模块：模型训练、后端的Django服务和前端的微信小程序。在数据预处理阶段，根据字段类型的不同进行相应的转换操作；对于类别型字段采用独热编码的方式，并将UserID与MovieID转化为数字以避免输入维度过大问题。特征获取部分包括定义张量函数以及生成电影及用户特征矩阵等步骤。后端Django模块负责推荐算法的封装并实现前端的数据交互功能，而微信小程序则用于用户的界面操作和数据传输，通过开发者平台进行开发工作。

基于MySQL、Vue和Django的智能音乐推荐系统——结合协同过滤与内容推荐算法的应用及深度学习技术(附完整代码和数据集)

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本项目构建了一个智能音乐推荐系统，融合了MySQL数据库、Vue前端界面以及Django后端框架。采用协同过滤与内容推荐算法，并融入深度学习方法提升个性化推荐效果。提供完整源码与数据集支持进一步研究及应用开发。本项目以相关平台音乐数据为基础，并采用协同过滤及内容推荐算法来实现为不同用户分别推荐音乐的功能。该项目的运行环境包括 Python、MySQL 和 VUE 环境，需要安装的依赖包有 Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0 及 gensim 3.6。项目分为四个模块：数据请求及存储、数据处理、数据库和后台管理以及用户界面展示。在“数据处理”模块中，主要任务包括计算歌曲与歌手的相似度，并根据用户的喜好生成推荐列表。“数据库和后台管理”部分则涉及使用 PyCharm 创建新的 Django 项目并创建五个模板：主页、歌单页面、歌手页面、歌曲页面及个人用户页面。前端功能实现方面包含用户登录以及选择偏好音乐，系统会基于内容的推荐算法为用户提供个性化的歌单建议，并根据协同过滤方法向用户推荐具体的歌曲或歌手信息。此外，该平台还提供了点击获取详细信息的功能，可以针对每个歌单、每首歌曲或者每位艺人进行个性化推荐。同时还有个性化排行榜功能（按照相似度大小排序），以及记录用户的浏览历史“我的足迹”。

基于JavaWeb的协同过滤推荐算法电影推荐系统

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本项目是一款基于Java Web开发的电影推荐系统，采用协同过滤推荐算法，为用户提供个性化的观影建议。项目已开发完成并可直接运行使用，只需配合压缩包内提供的数据库，并确保环境配置为eclipse+mysql5.7+jdk1.8。该项目的主要功能是推荐引擎，它利用信息过滤（IF）技术来筛选不同的内容类型（如电影、音乐、书籍、新闻、图片和网页等），并根据用户的兴趣进行个性化推荐。实现这一目标通常需要将用户个人喜好与特定参考特征相比较，并预测他们对未评分项目的偏好程度。这些参考特征可以从项目本身的属性或是基于用户的社会或社区环境来获取。依据不同的方法抽取参考特征，可以将推荐引擎主要分为以下四大类： - 基于内容的推荐引擎：这类系统会根据用户的过去选择（例如购买的历史书籍），向他们推荐更多相似的内容。 - 协同过滤推荐引擎：它通过分析用户历史行为和偏好来发现与该用户品味相近的其他用户，然后将这些类似用户的喜好项目推荐给目标用户。 - 基于关联规则的推荐引擎：使用如Apriori、AprioriTid、DHP或FP-tree等算法计算出的内容进行推荐。 - 混合型推荐引擎：结合以上各种方法以提供更全面和精准的个性化推荐服务。

基于协同过滤算法的电影推荐系统

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本项目构建了一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，通过分析用户历史观影数据，预测并推荐用户可能感兴趣的影片。该项目基于 Python+Django+SimpleUI 构建，功能全面，涵盖了常见的电影网站所需的功能。推荐算法采用用户协同过滤以及基于项目的协同过滤，并结合电影的点击次数、收藏人数及标签选择等进行综合推荐分析。项目包含完整源代码和演示PPT，同时提供详细的运行环境搭建文档，使得快速部署变得简单可行。

基于协同过滤算法的电影推荐系统

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本项目构建了一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，通过分析用户历史观影数据，预测并提供个性化电影推荐，提升用户体验。基于协同过滤的电影推荐系统源码可直接运行，适用于Java课程设计、毕业设计等多种场景。

基于矩阵分解协同过滤的电影推荐系统.ipynb

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本项目通过Python实现基于矩阵分解的协同过滤算法，用于构建高效的电影推荐系统，旨在提升用户观影满意度和平台内容利用率。基于矩阵分解的协同过滤算法在电影推荐系统中的Python实现。

基于Python和协同过滤算法的电影推荐系统.pdf

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本研究探讨了利用Python编程语言开发基于协同过滤算法的电影推荐系统。通过分析用户历史行为数据，实现个性化电影推荐，提升用户体验。使用Python Django框架结合JavaScript、Bootstrap和jQuery技术实现协同过滤推荐算法及机器学习功能，用于影片的显示与分类管理。系统支持热门影片排序展示、收藏影片排序展示、按时间顺序或评分高低进行排序等功能，并提供基于算法推荐机制以及影片搜索服务，同时具备完善的影片信息管理系统。

基于协同过滤算法的电影推荐体系

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本研究构建了一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，通过分析用户历史观影数据和评分，预测并推荐符合个人喜好的影片。该文件使用了协同过滤算法来实现电影推荐系统，适合新手学习。代码整洁且注释清晰。

基于协同过滤算法的电影推荐体系

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本系统运用协同过滤算法构建电影推荐模型，通过分析用户历史行为数据预测其兴趣偏好，提供个性化电影推荐服务。在电影推荐系统中应用的推荐算法主要是基于协同过滤（Collaborative Filtering Recommendation）。这种技术因能有效解决个性化推荐问题而在信息过滤与信息系统领域迅速流行起来。不同于传统的基于内容的方法，直接根据项目的内容特征来生成建议，协同过滤通过分析用户兴趣点，在整个用户群体内找到具有相似偏好的其他用户，并综合这些用户的评价结果以预测目标用户对特定项目的喜好程度。电影推荐系统采用了Apache Mahout提供的Taste引擎作为其实现基础。这款工具集成了基本的基于用户和基于内容的推荐算法，同时提供了灵活的接口供开发者自定义扩展个性化的推荐逻辑。

基于协同过滤算法的电影推荐体系

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本研究构建了一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，通过分析用户历史观影数据，预测并推荐用户可能感兴趣的影片。本系统在Myeclipse下可以直接运行，并选取了原上传代码中的一个算法进行分析运算。文件中包含该系统的相关说明，建议大家参考Mahout官网获取详细资料。先前的代码是在ANT环境下运行的，电影推荐系统采用的是基于协同过滤（Collaborative Filtering Recommendation）的方法。这种技术在信息过滤和信息系统领域越来越受欢迎。与传统的基于内容过滤方法不同，它不直接分析内容进行推荐；而是通过分析用户兴趣，在用户群体中找到具有相似兴趣的其他用户，并根据这些类似用户的评价综合预测指定用户对某一信息的好感度。