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搜索资源列表

  1. moviefy:在机器学习中使用相关性的电影推荐系统-源码

  2. moviefy:在机器学习中使用相关性的电影推荐系统

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    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：904kb
    • 提供者：weixin_42120550

  1. movie_recommender:电影推荐系统-源码

  2. movie_recommender 电影推荐系统本项目使用文本卷积神经网络，并使用数据集完成电影推荐的任务。

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  1. recommend_system:基于Django和协同过滤算法的电影推荐系统-源码

  2. 推荐系统 基于Django和协同过滤算法的电影推荐系统 实现注册，登录，搜索，打分和推荐功能。 主页搜索 注册 登录 搜索结果和打分 推荐

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：981kb
    • 提供者：weixin_42131316

  1. movie:电影推荐系统-源码

  2. 电影 电影推荐系统 在线（ ） 前端vue vuex项目地址（ ） 后台spring boot jpa mahout 主页 推荐 评分

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  1. MovieRecommender:电影推荐系统-源码

  2. 电影推荐人 项目作者 Bernard Kurka | | 笔记本电脑 执行摘要 我使用Python使用余弦相似度来构建基于项目和基于用户的电影推荐器系统。 在Jupyter笔记本中，我创建了一些功能，可以根据用户输入运行建议。 数据 该数据集包含由600位用户制作的100.000电影评分。 该数据包括9.000个电影标题，可从GroupLens Research网站上获得。 推荐人 基于项目的推荐人。 我建立了这个推荐器，用于计算电影之间的余弦相似度。 使用包含电影等级的两个向量计算相似度。

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  1. movies_recommend_system:电影推荐系统-源码

  2. films_recommend_system MOOC基于python和TensorFlow的电影推荐系统，自己的总结在

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  1. movie_recommend:基于协同过滤和spark-als的电影推荐系统-源码

  2. 毕业设计-基于Django的电影推荐系统和论坛 说明 新手建议结合pycharm使用， //www.jetbrains.com/pycharm/ 注册普通用户通过web界面来设置，创建用户通过creeatsuperuser创建。 导入电影信息通过insert_movies_scr ipt.py来操作（会删除现有的所有信息！） 前端展示浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点：最热电影，火爆排行...之类的。至少有10条。 我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42102713

  1. movieLens:使用Spark MLlib的ALS算法的电影推荐系统-源码

  2. 电影镜头 使用Spark MLlib的ALS算法的电影推荐系统 data MovieLens数据集 （1）ratings.csv 数据格式：用户ID，电影ID，评分，时间戳 （2）movies.csv 数据格式：movieId，标题，类型 结果结果说明 数据格式：userId，[（电影ID，评分）] userId：用户ID movieId：电影ID 等级：推荐度

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：951kb
    • 提供者：weixin_42100971

  1. Movie_Recommender:利用tensorflow实现电影推荐系统-源码

  2. 推荐人 利用tensorflow实现电影推荐系统使用的数据集为MovieLens数据集

  3. 所属分类：其它

  1. Film-recommendation-system-based-on-matrix-decomposition:基于矩阵分解的电影推荐系统-源码

  2. 基于矩阵分解的电影推荐系统 本项目实现了陈家栋老师《推荐算法理论与实践》中的基于矩阵分解的电影推荐系统 备注十分详细，适合初学者学习

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  1. Movielens1M-movie-recommendation-system:使用MovieLens数据集实现了基于自动编码器（AE），可变自动编码器（VAE），BERT的深度学习电影推荐系统-源码

  2. MovieLens1M基于深度学习的电影推荐系统 使用MovieLens1M数据集（数据可以从下载），实现自动编码器（AE），可变自动编码器（VAE），BERT提取电影名特征3种方法，对评分矩阵进行耦合，继而对用户做出推荐。 代码建议在Google Colab环境下运行，代码中的目录请根据自己的实际目录进行修改。 本代码主目录和子目录如下： / content / drive / Movie_lens / --------- ml-1m（包含数据集的文件夹） ---------自动编码器.ip

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  1. movie_recommender:电影推荐系统-源码

  2. movie_recommender 使用自然语言处理（NLP）的基于内容的推荐器。 基于NLP构建基于内容的电影推荐器模型的指南 在本文中，我结合了电影属性，例如类型，情节，导演和主要演员，以计算其与另一部电影的余弦相似度。 数据集是IMDB从data.world下载的前250部英文电影。 必须使用NLP对数据进行预处理，以获取仅一列，其中包含每个电影的所有属性（以字为单位）。 此后，通过矢量化将该信息转换为数字，在此将分数分配给每个单词。 随后可以计算余弦相似度。 阅读更多 与我联系

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：926kb
    • 提供者：weixin_42131541

  1. Group-movie-recommender-system:基于矩阵分解的电影推荐系统-源码

  2. 团体电影推荐系统 在这个项目中，我们为一组用户创建了一个基于矩阵分解的推荐系统。 我们首先对用户电影评级矩阵进行基于随机梯度的矩阵分解，以计算用户和电影因素。 我们生成3个不同大小的用户组。 小型（3名成员），中型（5名成员）和大型（10名成员），并使用以下方法预测小组评分。 我们尝试了3种不同的方法。 分解后：将分解后的用户因子汇总为组因子 在分解之前（BF）：我们将用户的评级汇总到虚拟用户中。 我们通过使用简单的岭回归来计算组因子。 分解前加权（WBF）：与BF相同，只是编号不同。

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：849kb
    • 提供者：weixin_42131728

  1. Recommendation-System-Projects:电影推荐人-源码

  2. Recommendation-System-Projects:电影推荐人

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：weixin_42165583

  1. movie-recommender-system:基于MovieLens数据集的电影推荐系统-源码

  2. 电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售，视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤 逐项过滤 基于模型的协同过滤 单值分解（SVD） SVD ++ 混合模型 基于内容+ SVD 项目中包含的文件 movie_recommendation_system.ipynb：python笔记本代码文件 movie_recommendation_system.html：python笔记本的h

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  1. movie_recommend_system:一个简单的电影推荐系统-源码

  2. 更新日志 2018-6-17更新推荐方法接口 一个简单的电影推荐系统。 目录 ：模型一瞥 ：模型结构 ：整体文件结构 ：模型实现细节 ：简单使用教程 1.一瞥 模型移植至仓库 ，原作者使用的是TensorFlow-1.0，本仓库得到作者允许后，使用PyTorch-0.4.0的移植版本。的详细实现说明，造成我在复现过程中省去了很多麻烦。 模型使用了movieLens-1m的数据集进行训练，建模用户-电影-评分数据，要实现给定用户和电影ID，预测用户对于电影的评分。在推荐系统领域，就是一个评分的任务

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_42128393

  1. Movies_Recommend:电影推荐系统-源码

  2. 电影推荐 王彤负责数据分析与挖掘 王振亚负责数据采集与数据初步 郑洋负责数据存储与可视化

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  1. Movies_recommend:电影推荐系统-源码

  2. Movies_recommend:电影推荐系统

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：66kb
    • 提供者：weixin_42120563

  1. BigData_Movie-Recommendation-System:一个简单的电影推荐系统-源码

  2. 简单的电影推荐系统 采用协同过滤算法生成模型，进行预测推荐 实验环境：Ubuntu 19.04 + Hadoop 2.9.0 + Spark 2.4.3 + Python 3.7.3 实验工具：Jupyter笔记本 具体内容：ml-100k.zip文件是此实验的数据集，使用其中的u.data和u.item文件。

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  1. Chinese-Spark-movie-lens:基于Spark，Python Flask和MovieLens数据集的在线电影推荐系统-源码

  2. 中国火花电影镜头 基于Spark，Python Flask和MovieLens数据集的在线电影推荐系统 项目简介 该电影推荐系统库翻译自： : |对应 适合初学者学习如何建造一个推荐系统 基于Spark和Flask实现一个可扩展的在线电影推荐系统 这个Apache Spark教程将指导您逐步了解如何使用Spark的交替最小二乘（ALS）实现的协同过滤来基于构建电影推荐系统。和解析电影和评分数据进入到Spark RDD。第二部分是构建和使用这个推荐系统和在线持续的使用它。 可以单独使用本教程构

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：63kb
    • 提供者：weixin_42134338
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