原文:轉利用python實現電影推薦

協同過濾 是推薦系統中的常用技術,按照分析維度的不同可實現 基於用戶 和 基於產品 的推薦。 以下是利用python實現電影推薦的具體方法,其中數據集源於 集體編程智慧 一書,后續的編程實現則完全是自己實現的 原書中的實現比較支離 難懂 。 這里我采用的是 基於產品 的推薦方法,因為一般情況下,產品的種類往往較少,而用戶的數量往往非常多, 基於產品 的推薦程序可以很好的減小計算量。 其實基本的思 ...

2018-01-01 16:51 0 1867 推薦指數:

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Python基於機器學習方法實現電影推薦系統

推薦算法在互聯網行業的應用非常廣泛,今日頭條、美團點評等都有個性化推薦推薦算法抽象來講,是一種對於內容滿意度的擬合函數,涉及到用戶特征和內容特征,作為模型訓練所需維度的兩大來源,而點擊率,頁面停留時間,評論或下單等都可以作為一個量化的 Y 值,這樣就可以進行特征工程,構建出一個數據集,然后選擇 ...

Mon Jun 24 02:05:00 CST 2019 2 3913
利用Surprise包進行電影推薦

Surprise(Simple Python Recommendation System Engine)是一款推薦系統庫,是scikit系列中的一個。簡單易用,同時支持多種推薦算法(基礎算法、協同過濾、矩陣分解等)。 設計surprise時考慮到以下目的: 讓用戶完美控制他們的實驗。為此 ...

Tue Aug 28 06:05:00 CST 2018 0 4866
python利用requests和threading模塊,實現多線程爬取電影天堂最新電影信息。

  利用爬到的數據,基於Django搭建的一個最新電影信息網站:    n1celll.xyz   今天想利用所學知識來爬取電影天堂所有最新電影信息,用到的模塊:     requests:用於獲取網頁信息     re:獲取網頁中具體想要的信息     Beautifulsoup:便於 ...

Sun Mar 31 01:06:00 CST 2019 0 1898
親和性分析實現推薦電影

數據挖掘:半自動化地分析大型數據庫並從中找出有用模式的過程。 和機器學習或者統計分析一樣試圖從數據中尋找規則或模式,區別在於它處理大量的存儲在銀盤上的數據,也就是從數據庫中發現知識。 數據挖掘的第 ...

Wed May 23 02:36:00 CST 2018 0 868
電影推薦

https://cn2.zuidadianying.com/20190207/Iog0PcJq/index.m3u8 熊出沒·原始時代 http ...

Fri Jun 30 04:01:00 CST 2017 0 1259
推薦算法之電影推薦

兩種推薦算法的實現 1.基於鄰域的方法(協同過濾)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基於隱語義的方法(矩陣分解):SVD。 使用python推薦系統庫surprise。 surprise是scikit系列中的一個 ...

Wed Mar 20 02:55:00 CST 2019 0 2368
利用Python爬取豆瓣電影

目標:使用Python爬取豆瓣電影並保存MongoDB數據庫中 我們先來看一下通過瀏覽器的方式來篩選某些特定的電影:    我們把URL來復制出來分析分析: https://movie.douban.com/tag/#/?sort=T&range=0,10&tags=%E7 ...

Sun Jan 28 01:02:00 CST 2018 1 13380
Python簡單電影推薦算法(根據用戶看過的電影名和對其打分進行推薦

以上代碼的邏輯對於推薦電影來說不是很嚴格,單純的使用其他用戶的電影評分數量和評分高低與本用戶的數據做比對,並對每個用戶計算其推薦指數: 例如: 我看了 {film1:打分5,film2:打分8}。而user1也看了這兩部電影,這時user1的推薦指數的計算就涉及到兩個 ...

Sat Oct 31 23:24:00 CST 2020 0 605
 
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