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简易版BigData_Movie-Recommendation-System：电影推荐系统

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简介：
这是一个简便版本的大数据电影推荐系统，旨在通过分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的电影推荐服务。 简单的电影推荐系统采用协同过滤算法生成模型，并进行预测推荐实验环境为Ubuntu 19.04、Hadoop 2.9.0 和 Spark 2.4.3，编程语言使用Python 3.7.3，实验工具是Jupyter笔记本。具体内容基于ml-100k.zip文件中的数据集，其中包含u.data和u.item两个关键文件。

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  • 简易版BigData_Movie-Recommendation-System：电影推荐系统
    优质
    这是一个简便版本的大数据电影推荐系统，旨在通过分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的电影推荐服务。 简单的电影推荐系统采用协同过滤算法生成模型，并进行预测推荐实验环境为Ubuntu 19.04、Hadoop 2.9.0 和 Spark 2.4.3，编程语言使用Python 3.7.3，实验工具是Jupyter笔记本。具体内容基于ml-100k.zip文件中的数据集，其中包含u.data和u.item两个关键文件。
     
  • 推荐系统：Recommendation System
    优质
    推荐系统是一种智能技术，它通过分析用户的行为和偏好，为用户定制化地提供信息、产品或服务建议。 我一直想做一个推荐系统，并且与朋友一起开始着手去做。以下是相关的文件： - 算法：包括推荐系统的算法及数据处理。 - positionData：使用scrapy爬虫获取的数据。 - positionDetails：利用scrapy的爬虫程序主要抓取职位详情信息，其中包含反爬机制。 - positionKeywords：通过scrapy从网站上收集所有的职位名称。
     
  • 基于MapReduce的简易电影推荐系统
    优质
    本项目构建了一个基于MapReduce框架的简易电影推荐系统，通过分析用户历史观影数据来预测并推荐个性化电影。 基于MapReduce的小型电影推荐系统采用JavaWeb方式实现。
     
  • 基于JavaWeb和MapReduce的简易电影推荐系统
    优质
    本项目为一个基于JavaWeb与MapReduce技术构建的简易电影推荐系统，旨在通过用户行为分析提供个性化电影推荐。 基于MapReduce的小型电影推荐系统采用JavaWeb方式实现，并包含数据集。
     
  • Music-Recommendation-System-Based-on-Tags: 基于标签的音乐推荐系统
    优质
    本项目开发了一套基于音乐标签的推荐系统，通过分析用户偏好及歌曲特征，提供个性化的音乐推荐，增强用户体验。 基于标签的音乐推荐系统是COMS W4111课程项目的一部分内容包括： - 脚本：帮助我们从Spotify和Rovi下载数据的Python脚本。 - 书面部分：提案、ER图演示等文档。 - NodeApp：使用Node.js通过Express.js框架构建的应用程序，这是项目的第三部分内容。以下是我们的Web应用程序的一些截图： - 登录页面 - 基于标签的音乐推荐界面 - 流行音乐推荐 如何运行代码： 在开始之前，请确保安装了node.js和以下列出的包： ```json dependencies: { ejs: ^2.3.1, body-parser: *, express: ^4.12.3, mysql: * } ``` 完成上述步骤后，您可以按照如下方式运行Web应用。
     
  • 推荐系统的资料包 recommendation-system.zip
    优质
    本资料包recommendation-system.zip包含了构建和优化推荐系统所需的各种资源，包括算法介绍、代码示例及数据集。适合初学者入门与进阶学习。 【项目简介】 本项目包括三种推荐模型：基于协同过滤（UserCF）的模型、基于隐语义（LFM）的模型以及基于图(PersonalRank)的模型。
     
  • Python简易推荐系统
    优质
    本项目旨在构建一个基于Python的简易推荐系统，利用基础算法和库函数实现个性化内容推荐，适合初学者学习实践。 使用Jaccard相似度可以构建一个简单的推荐系统。这种方法非常适合Python中文自然语言处理的初学者学习。本程序通过计算书籍之间的Jaccard相似度来判断它们的相关性，从而实现基本的推荐功能。
     
  • SpringMVC电影推荐系统
    优质
    SpringMVC电影推荐系统是一款基于Spring MVC框架开发的应用程序，旨在为用户提供个性化、高效的在线电影推荐服务。该系统通过分析用户的观影历史和偏好，精准推送符合用户口味的影片，极大地提升了用户体验与满意度。 Spring MVC电影推荐系统（包含数据库文件）。
     
  • 电影推荐系统：MovieRecommender
    优质
    MovieRecommender是一款专为影迷设计的个性化电影推荐工具。通过分析用户的观影历史和偏好，提供精准且多元化的影片建议，帮助用户发现更多喜欢的电影。 电影推荐人项目由Bernard Kurka开发。该项目使用Python通过余弦相似度构建了基于项目和基于用户的电影推荐系统，并在Jupyter笔记本中创建了一些功能以根据用户输入运行建议。 数据集包含600位用户对10万部电影的评分，其中9千个电影标题可从GroupLens Research获得。推荐人分为两类：基于项目的推荐和基于类型的推荐。前者通过计算电影之间的余弦相似度来构建；后者则首先查找具有相同类型特征的电影，并选择最佳分级相似性。 对于基于用户的推荐系统，则使用每个人的9000部影片评分向量，以此计算两个用户之间的余弦相似度。此外，项目还导入了Bernardo对65部电影的评分数据以供参考。
     
  • 电影推荐系统：movie_recommender
    优质
    Movie_Recommender是一款智能电影推荐系统，通过分析用户观影历史和偏好，提供个性化且精准的影片推荐，助您发现更多精彩电影。 movie_recommender 是一个基于MovieLens的推荐系统项目，由chengstone开发，并使用TensorFlow 1.0 和 Python 3.5 实现。 该推荐系统的实现细节包括： - 使用文本卷积神经网络技术来预测用户对特定电影的兴趣评分。 - 能够根据用户的喜好和历史行为数据推荐同类型的其他影片。 - 推荐系统还能为喜欢某部特定电影的用户提供更多类似选择，或是向他们展示与之有共同喜好的观众所观看过的其它热门作品。 总的来说，这是一个基于TensorFlow 1.0 和 Python 3.5 的简单但功能强大的电影推荐引擎。