基于协同过滤算法的Python电影推荐视频网站源码

简介：
本项目为一款基于协同过滤算法构建的Python电影推荐系统视频网站源码，旨在通过用户行为数据提供个性化电影推荐。 本系统旨在开发一个基于Python的电影推荐视频网站，并使用协同过滤算法作为核心推荐机制。该软件在PyCharm环境下利用Python3.6编写，数据库采用MySQL5.6。 项目涵盖前端展示界面、用户评分板块以及后端数据库的设计和实现。其中，最重要的部分是推荐算法的开发与优化。我们选择grouplens团队提供的ml-latest-small数据集作为基础资源，该数据集中包括了来自671个用户的超过9000部电影总计约10万条评价信息。 在处理这些原始数据时，我们将它们进行筛选和重组，并存储到预先创建的数据库中。接着根据特定比例将整体数据划分为训练集与测试集。通过分析训练集的数据来生成个性化的Top-N推荐列表，在此基础上使用测试集对算法的有效性进行评估，至少包括准确率及召回率作为评价指标。 协同过滤是目前最常用且知名度较高的推荐技术之一，因此本系统计划采用两种不同的协同过滤方式来提供多样化的电影建议：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。这样可以为用户提供更多选择依据，帮助他们找到心仪的影片。此外，我们还对ItemCF-IUF（改进后的基于项目的协同过滤）及UserCF-IIF（优化过的用户间相似度计算方法）进行了实施与应用。