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电影推荐系统：运用CNN与矩阵分解协同过滤算法实现项目

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简介：
本项目采用卷积神经网络(CNN)和矩阵分解协同过滤算法，旨在开发高效精准的电影推荐系统，提升用户体验。 本项目是一个电影推荐系统的开发工作，采用了两种技术路径：一是基于CNN（卷积神经网络）的方法；二是采用矩阵分解的协同过滤算法。相较于慕课网上的代码版本，这里的代码已经进行了更新，请大家以此次提供的代码为准进行参考和使用。

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  • 电影推荐系统：运用CNN与矩阵分解协同过滤算法实现项目
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    本项目采用卷积神经网络(CNN)和矩阵分解协同过滤算法，旨在开发高效精准的电影推荐系统，提升用户体验。 本项目是一个电影推荐系统的开发工作，采用了两种技术路径：一是基于CNN（卷积神经网络）的方法；二是采用矩阵分解的协同过滤算法。相较于慕课网上的代码版本，这里的代码已经进行了更新，请大家以此次提供的代码为准进行参考和使用。
     
  • 基于CNN矩阵分解的协同过滤算法的电影推荐系统源码及文档（高分项目）.zip
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    本资源提供基于卷积神经网络(CNN)与矩阵分解技术结合的协同过滤算法实现代码及其详细文档，旨在构建高效精准的电影推荐系统。适合研究学习和项目参考。 【资源说明】 基于CNN矩阵分解的协同过滤算法实现的电影推荐系统源码+文档+全部资料（高分项目）.zip 该项目是个人高分项目的代码，已获得导师认可并通过答辩评审，分数达到95分。 所有上传的项目代码都已经过测试并成功运行，请放心下载使用！ 本资源适合计算机相关专业（包括但不限于人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等方向）的学生、教师或企业员工。它不仅适用于毕业设计、课程设计及作业需求，还可以作为初期项目演示材料，并且非常适合初学者在此基础上进行学习与进阶。 基础较好的用户可以在现有代码的基础上进一步修改以实现更多功能，或者直接用于毕业论文/设计、课堂作业等用途。 欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • 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Spark的协同过滤推荐算法电影推荐系统代码（高分项目）
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    本项目基于Apache Spark开发了一种高效的协同过滤推荐算法，用于构建精准电影推荐系统。包含完整源码和数据集，适用于研究与实践。 基于Spark实现的协同过滤推荐算法的电影推荐系统代码（高分项目），含有详细的代码注释，适合新手理解。该项目由个人手打完成，并获得了导师的高度认可，在毕业设计、期末大作业及课程设计中获得高分。下载后简单部署即可使用。
     
  • 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。
     
  • 电影推荐系统：基于协同过滤算法的设计与实现
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    本项目旨在设计并实现一个高效的电影推荐系统，采用协同过滤算法，通过分析用户历史行为数据来预测其兴趣偏好，并提供个性化推荐。 基于协同过滤算法的电影推荐系统运行方式如下：首先创建一个application.properties文件，并配置相关数据库信息。主要内容包括： - hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQLDialect - driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver - validationQuery=SELECT 1 - jdbc_url=jdbc:mysql://your_ip/movie?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull - jdbc_username=username - jdbc_password=password - hibernate.hbm2ddl.auto=update - hibernate.show_sql=true
     
  • 基于用户协同过滤算法的电影推荐（针对稀疏矩阵）
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    本研究探讨了利用用户协同过滤算法在处理电影推荐系统中遇到的数据稀疏性问题的有效策略。通过优化算法提高推荐系统的准确性和用户体验。 基于用户的协同过滤算法的电影推荐（稀疏矩阵）包含代码示例以及Netflix数据集（超过800万条记录，并分为测试集和训练集）。博客中详细讲解了相关内容。
     
  • 基于协同过滤算法的电影推荐系统
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • Python机器学习：基于矩阵分解的协同过滤推荐系统实现
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    本项目专注于使用Python语言开发一个基于矩阵分解技术的协同过滤算法，以构建高效准确的推荐系统。通过分析用户行为数据，优化个性化推荐策略，提升用户体验和满意度。 用户和产品的潜在特征可以通过为每个用户和每部电影分配属性来估计用户喜欢电影的程度。然后我们使用pandas数据透视表函数构建评论矩阵。此时，ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。接下来，我们需要将数组分解以找到用户的属性矩阵以及可以重新乘回的电影属性矩阵来重建评分数据。为此，我们将采用低秩矩阵分解算法，并已在matrix_factorization_utilities.py中实现了这一功能。