Advertisement

电影推荐系统，采用Python及MovieLens数据集进行训练。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
The MovieLens based recommender system represents a well-established approach to film recommendation. This system has been trained utilizing the MovieLens dataset, providing a robust foundation for evaluating and developing new recommendation algorithms.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python的MovieLens数据集电影推荐系统训练
    优质
    本项目利用Python开发了一个基于MovieLens数据集的电影推荐系统，通过分析用户评分数据进行模型训练，旨在为用户提供个性化的电影推荐。 基于MovieLens数据集训练的电影推荐系统。
     
  • MovieLens 100k 电影推荐数据集
    优质
    MovieLens 100k数据集包含来自100,000部电影评价的研究资源，为学术界提供了一个评估和比较不同推荐系统算法性能的平台。 MovieLens 电影推荐数据集包含了943个用户对1682部电影的100000条评分记录（评分范围为1至5分）。这些数据是在1997年9月至1998年4月期间从一个特定网站收集而来的。
     
  • 基于Movielens数据集的电影推荐系统(movielens_recommend)
    优质
    movielens_recommend项目利用MovieLens数据集构建了一个高效的电影推荐系统，通过分析用户观影历史和偏好，提供个性化电影推荐。 毕业设计：基于Django的电影推荐系统与论坛介绍 本项目旨在为新手提供指导建议，并结合PyCharm进行开发环境配置。注册普通用户可以通过Web界面完成设置；管理员账号则通过命令行中的`createsuperuser`创建。 导入电影信息时，使用脚本段落件`insert_movies_script.py`（注意该操作会删除现有所有数据）来执行相关数据库更新工作。 前端展示部分包括： - 最热电影：根据浏览次数排序的前10部影片 - 火爆排行：依据评分高低排列的前10部热门作品 系统采用的技术栈如下： - 前端框架：Bootstrap 3 CSS 框架 - 后端技术：Django 2.2.1 + SQLite3 数据库（MVC架构） - 数据获取方式：利用Python异步爬虫从豆瓣Top250榜单抓取数据，并保存至本地CSV文件中 主要功能模块包括： - 录入电影信息 - 用户评分与评论系统 - 电影标签分类管理 - 推荐算法（基于用户的个性化推荐和基于项目的协同过滤） - 电影分享平台 - 收藏夹功能 - 后台管理系统
     
  • MovieLens：运用MovieLens数据集构建的电影推荐模型
    优质
    本项目采用MovieLens数据集开发电影推荐系统，通过深入分析用户行为和偏好，优化推荐算法，旨在为用户提供个性化的观影建议。 MovieLens是一个包含2,000万条评分的数据集，涉及138,000多名用户对27,000部电影的评价。最先进的模型使用自动方法达到了RMSE为0.81的效果。 我们采用实体嵌入来构建深度学习模型，并在TensorFlow后端的Keras中实现神经网络。该代码保存在“movienet.py”文件中，训练过程则记录在一个单独的培训笔记本里。通过这种方法，在训练过程中我们可以计算出电影和用户的嵌入空间。 利用这些嵌入空间，我们有多种方式向用户推荐电影：一种是评估模型预测评分最高的电影；另一种是对每个电影查看其在嵌入空间中的最近邻居，并使用KNN索引来实现这一目标。然而值得注意的是，当RMSE为0.81时，意味着每次预测的平均误差约为0.8星。
     
  • MovieLens电影推荐系统个性化实践-数据集
    优质
    本项目基于MovieLens数据集，深入探索并实现了一个个性化的电影推荐系统，旨在为用户提供更加精准和贴心的内容推荐。 该数据集专为MovieLens电影数据集探索系列文章设计。 MovieLens 数据集是一个经典且广受研究者欢迎的电影评分数据库，由 GroupLens Research 实验室收集整理而成。它包含用户对不同电影的评分与观看记录以及关于这些影片的基本信息（如类型、导演和演员）。通过分析用户的观影行为及偏好，研究人员可以开发出更加个性化的推荐算法来提升用户体验。 此外，该数据集还支持广泛的应用场景，包括但不限于：用户行为研究、市场调研及其商业决策制定等。由于其开放性和丰富的内容，它也被用于各种学术项目当中，涵盖从数据分析到机器学习等多个领域。MovieLens 数据集可以从 GroupLens Research 实验室官方网站上获取，并且在诸如 Kaggle 和 GitHub 等第三方平台上也能找到相关的下载资源和支持服务。
     
  • MovieLens 1M 数据集上的电影评分推荐
    优质
    本项目基于MovieLens 1M数据集，运用机器学习算法进行电影评分预测与个性化推荐，旨在提升用户体验和满意度。 适用于推荐或点击率预测的数据集包含6000个用户对4000部电影超过一亿次的评分记录，这些数据可以在笔记本上运行。
     
  • Chinese-Spark-Movie-Lens: 基于Spark、Python Flask及MovieLens数据集的在线电影推荐系统...
    优质
    Chinese-Spark-Movie-Lens是一款基于Apache Spark和Python Flask构建的在线电影推荐应用，采用MovieLens数据集进行高效处理与个性化推荐。 中国火花电影镜头是一个基于Spark、Python Flask以及MovieLens数据集的在线电影推荐系统项目简介。该项目旨在帮助初学者学习如何构建一个推荐系统，并使用Spark和Flask实现一个可扩展的在线电影推荐系统。 本教程将指导您逐步了解如何利用Apache Spark中的交替最小二乘（ALS）方法来实施协同过滤，以建立电影推荐系统，并解析电影及评分数据进入Spark RDD。第二部分涵盖了创建与应用该推荐系统的流程，并持续提供在线服务功能。 此项目可独立完成基于MovieLens数据集的影片推荐模型构建工作。在第一部分内容中有关如何结合使用ALS和MovieLens数据集的相关代码，大多取自于我之前对edX课程练习题的一个解答方案，在2014年的Spark Summit上公开发布过。此外还包括了存储及重新加载模型以备后续使用的相关编码，并最终利用Flask搭建Web服务端进行展示与应用。
     
  • 电影推荐系统：基于MovieLens数据集的设计与实现
    优质
    本项目基于MovieLens数据集设计并实现了个性化电影推荐系统，通过分析用户评分预测其偏好，提升观影体验。 电影推荐系统是机器学习技术在企业中最成功且最广泛的应用之一，在零售、视频点播或音乐流等领域都能找到大型的推荐系统。实施和评估算法包括基于内容的过滤、协同过滤（内存基础）、用户项目过滤逐项过滤以及基于模型的协同过滤，如单值分解（SVD）及 SVD ++等混合模型，比如结合了基于内容与SVD的方法。 在项目文件中包含： - movie_recommendation_system.ipynb：一个Python笔记本代码文件 - movie_recommendation_system.html：该Python笔记本的HTML版本 - films.csv：来自MovieLens数据集的电影信息 - rating.csv：用户对MovieLens数据集中电影评分的数据
     
  • 电影推荐系统的源数据来自MovieLens网站！
    优质
    本项目基于MovieLens网站提供的丰富电影数据，构建了一个高效精准的电影推荐系统，旨在为用户提供个性化的观影建议。 电影推荐系统所使用的源数据来源于MovieLens网站。
     
  • 个性化推荐算法系统（2）：利用二分图的Personal Rank算法进行精准电影推荐（基于MovieLens数据集）
    优质
    本研究采用Personal Rank算法在二分图结构上实现精准电影推荐，通过分析MovieLens数据集，有效提升了推荐系统的个性化和准确性。 BAT大牛亲授：个性化推荐算法实战——基于二分图的Personal Rank召回算法（以MovieLens数据集电影推荐为例），提供所有代码和数据集。