这是一个简单的推荐系统,使用 TensorFlow 和 Python 3 开发。
使用卷积神经网络,并利用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。
实现的推荐功能如下:
- 1、指定用户和电影进行评分
- 2、推荐同类型的电影
- 3、推荐您喜欢的电影
- 4、看过这个电影的人还看了(喜欢)哪些电影
## 指定用户和电影进行评分
给用户234,电影1401的评分是:4.27963877
## 推荐同类型的电影
您看的电影是:[1401 'Ghosts of Mississippi (1996)' 'Drama']
以下是给您的推荐:
3385
[3454 'Whatever It Takes (2000)' 'Comedy|Romance']
707
[716 'Switchblade Sisters (1975)' 'Crime']
2351
[2420 'Karate Kid, The (1984)' 'Drama']
2189
[2258 'Master Ninja I (1984)' 'Action']
2191
[2260 'Wisdom (1986)' 'Action|Crime']
## 推荐您喜欢的电影
以下是给您的推荐(用户234):
1642
[1688 'Anastasia (1997)' "Animation|Children's|Musical"]
994
[1007 'Apple Dumpling Gang, The (1975)' "Children's|Comedy|Western"]
667
[673 'Space Jam (1996)' "Adventure|Animation|Children's|Comedy|Fantasy"]
1812
[1881 'Quest for Camelot (1998)' "Adventure|Animation|Children's|Fantasy"]
1898
[1967 'Labyrinth (1986)' "Adventure|Children's|Fantasy"]
## 看过这个电影的人还看了(喜欢)哪些电影
您看的电影是:[1401 'Ghosts of Mississippi (1996)' 'Drama']
喜欢看这个电影的人是:[[5782 'F' 35 0]
[5767 'M' 25 2]
[3936 'F' 35 12]
[3595 'M' 25 0]
[1696 'M' 35 7]
[2728 'M' 35 12]
[763 'M' 18 10]
[4404 'M' 25 1]
[3901 'M' 18 14]
[371 'M' 18 4]
[1855 'M' 18 4]
[2338 'M' 45 17]
[450 'M' 45 1]
[1130 'M' 18 7]
[3035 'F' 25 7]
[100 'M' 35 17]
[567 'M' 35 20]
[5861 'F' 50 1]
[4800 'M' 18 4]
[3281 'M' 25 17]]
喜欢看这个电影的人还喜欢看:
1779
[1848 'Borrowers, The (1997)' "Adventure|Children's|Comedy|Fantasy"]
1244
[1264 'Diva (1981)' 'Action|Drama|Mystery|Romance|Thriller']
1812
[1881 'Quest for Camelot (1998)' "Adventure|Animation|Children's|Fantasy"]
1742
[1805 'Wild Things (1998)' 'Crime|Drama|Mystery|Thriller']
2535
[2604 'Let it Come Down: The Life of Paul Bowles (1998)' 'Documentary']
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【资源说明】 毕业设计 基于Python两种算法(CNN,矩阵分解的协同过滤)来实现电影推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 优秀项目.zip 【备注】 1、该项目是高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11/linux测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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毕业设计 基于Python两种算法(CNN,矩阵分解的协同过滤)来实现电影推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 优秀项目.zip (28个子文件)
movieRecommendation-master
基于矩阵分解的协同过滤的电影推荐系统
基于矩阵分解的协同过滤的电影推荐系统.ipynb 33KB
ml-latest-small
movies.csv 439KB
tags.csv 40KB
README.txt 8KB
ratings.csv 2.23MB
links.csv 170KB
基于CNN的电影推荐系统
问题.txt 519B
assets
loss.png 197KB
IMG_6242_300.png 73KB
text_cnn.png 158KB
model.001.jpeg 382KB
ml-1m
users.dat 131KB
ratings.dat 23.45MB
movies.dat 167KB
优化和修改.txt 395B
数据集描述.txt 1KB
基于CNN的电影推荐系统.ipynb 191KB
README.md 2KB
改进和修改.txt 218B
model_code
data_download.py 2KB
training.py 7KB
movie_nn.py 6KB
recommendation.py 10KB
user_nn.py 5KB
data_processing.py 5KB
.gitignore 63B
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171265889347208773632.zip 416B
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