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大数据项目及其源代码,包含电影推荐系统Movie_recommend-master。

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简介:
该大数据项目包含源代码,涵盖了电影推荐系统的Movie_recommend-master版本,其中包含了实时推荐以及离线推荐功能。

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客服
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  • Movie_recommend-master
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    Movie_recommend-master 是一个基于大规模数据集的电影推荐系统开源项目,旨在通过先进算法为用户提供个性化电影推荐。 大数据项目源代码包含一个电影推荐系统Movie_recommend-master,该系统包括实时推荐和离线推荐功能。
  • 实训.zip
    优质
    本项目为基于大数据技术的电影推荐系统实训代码集锦,旨在通过实际操作加深对推荐算法和数据分析的理解。 大数据实训项目源码:电影推荐系统.zip
  • 基于Spark的(期末).zip
    优质
    这是一个基于Apache Spark开发的电影推荐系统期末项目资源包,内含项目源代码和相关数据集,旨在利用机器学习技术实现个性化电影推荐。 基于Spark的电影推荐系统完整代码+数据(期末大作业).zip包含了使用Python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台,同时利用Spark进行数据处理,并实现电影推荐功能。整个项目代码完整且可直接下载运行。
  • 优质
    本项目是一个基于Python开发的电影推荐系统源代码,采用机器学习算法分析用户观影行为数据,旨在为用户提供个性化的电影推荐。 寻求关于用Java编写的电影推荐系统的源代码与测试数据的建议或资源分享。
  • 优质
    这段源代码构建了一个高效的电影推荐系统,能够通过分析用户观影历史和偏好,智能地提供个性化的电影推荐。 寻找基于Java编写的电影推荐系统源代码及测试数据的资源。这样的请求关注的是获取一个用Java语言开发的电影推荐系统的完整实现,包括其源代码以及用于验证该系统功能性的测试数据集。
  • -MovieRecommend:
    优质
    MovieRecommend是一款基于Python开发的电影推荐系统源代码,通过分析用户历史观影数据,应用机器学习算法实现个性化电影推荐。 电影推荐系统(本科毕业设计)-实现用户登录、评分与推荐功能,并采用协同过滤算法。 作者序: 我完成毕业设计的时间线请参考README末尾的记录,请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入,仅供本人在完成毕业设计过程中的记录。本毕设于2018年工作,与当前主流技术存在差异,大家可以尝试利用深度学习算法来改进推荐结果。 系统流程: 用户注册并登录系统后,可以对已观看的电影进行评分,并点击提交按钮。随后,在页面上点击“查看推荐”按钮即可显示根据协同过滤算法计算出的个性化电影列表。 如何使用: 1. 首先将项目克隆到本地计算机中。 2. 使用PyCharm打开movie推荐文件夹,安装必要的依赖项。 3. 将所需的CSV格式数据导入MySQL数据库表中。具体操作请参考相关文档,并确保配置好数据库设置;注意可能需要修改settings.py和views.py中的部分代码以适应实际情况。(本项目默认使用端口号为3307的本地MySQL服务器,用户名为root,默认密码为admin,使用的数据库名称需自行设定)。
  • Python集合10套括探探、自动车牌识别、网易云音乐算法、基于知识图谱和新闻内容的
    优质
    本Python推荐系统集合囊括10种不同类型的源代码,涵盖社交、图像处理、音乐、影视及新闻领域,并融合了知识图谱技术。 Python推荐系统合集包含10套源码:探探项目、自动车牌识别推荐系统、网易云音乐推荐系统、电影推荐系统、商品Top50推荐系统以及基于知识图谱的推荐功能系统,新闻推荐系统的数据采集自今日头条。
  • 的完整网站前端
    优质
    本项目提供一个全面的电影推荐系统源码,涵盖了从后端逻辑到前端展示的所有环节,旨在为用户提供个性化的电影推荐服务。 电影推荐系统最全代码(包括website前端代码),文件较大共12GB,在上只能上传至多1000MB的部分内容,其余部分与小破站里的视频同步的代码一起提供,包含课件及相关tar包。
  • Python.zip
    优质
    本项目提供了一个基于Python实现的电影推荐系统源代码。利用数据分析和机器学习算法对用户行为进行预测,以个性化方式为用户推荐电影。 Python电影推荐系统源码.zip
  • Python在线说明).zip
    优质
    本资源提供一个基于Python实现的在线电影推荐系统的完整代码和详细文档。通过分析用户历史观影记录,采用机器学习算法预测并推荐个性化影片,帮助提升用户体验与平台粘性。适合开发者、数据分析人员学习研究。包含源码及使用说明,方便快速上手实践。 本项目包含完整的Python代码、数据库脚本以及相关软件工具,涵盖了前后端的全部内容。系统功能完善,界面美观且操作简便,具备高度的实际应用价值并便于管理。 技术组成如下: - 前端:HTML - 后台框架:Python - 开发环境:PyCharm - 数据库可视化工具:Navicat 部署步骤简单易行,在PyCharm中打开项目后使用pip安装所需依赖,然后运行即可。如有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时联系。