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movie-recommender-demo:该项目逐步介绍了如何使用Apache Spark机器学习创建推荐。 您可以在IBM...
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2021-02-03
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总览 该项目介绍了如何使用Apache Spark机器学习创建建议。 您可以在IBM Data Science Experience上运行许多jupyter笔记本,并且可以与电影推荐Web应用程序进行实时演示。 该演示还使用IBM Message Hub(kafka)将应用程序事件推送到主题,在IBM BigInsights(hadoop)上运行的Spark Streaming作业将其消费。 快速开始 如果您想尝试该Web应用程序的实时演示,请访问。 这也是的概述视频。 该项目是演示电影推荐器应用程序。 该演示已安装了约4000部电影和500,000个评级。 评级是随机生成的。 此Web应用程序的目的是允许用户搜索电影,对电影进行评级并根据其评级接收电影的推荐。 笔记本电脑 从开始,以了解有关该项目的更多信息。 您可以将这些笔记本导入IBM Data Science Experience。 尝试从URL加载时,偶尔会遇到问题。 如果发生这种情况,请尝试克隆或下载此存储库,然后将笔记本作为文件导入。 技术领域 总体架构如下所示: 本演示中使用的技术是: 核心组件(Web应用程序)
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movie-recommender-demo-master.zip (91个子文件)
movie-recommender-demo-master
manifest.yml 637B
docs
latent_factors.png 160KB
why_recommender_systems
Slide3.png 487KB
Slide2.png 283KB
Slide1.png 483KB
overview_application_architecture.png 233KB
screenshot_ratings.png 275KB
screenshot_recommendations.png 486KB
movie-recommender-demo.png 39KB
movie_recommender_technologies.pptx 2.14MB
movie_recommender_search_harry.png 294KB
web_app
Vagrantfile 1KB
runtime.txt 13B
.cfignore 70B
data
movies.dat 204KB
generate_movie_data.py 3KB
ratings.dat 8.5MB
README.md 196B
Procfile 33B
app
models.py 8KB
auth
__init__.py 175B
views.py 2KB
forms.py 1KB
templates
404.html 170B
auth
login.html 524B
register.html 353B
base.html 4KB
500.html 198B
main
embed.html 1KB
bi_no_records.html 320B
recommendations.html 3KB
search_results.html 4KB
bi_connection_issue.html 228B
home.html 2KB
bi_not_enabled.html 279B
not_implemented_yet.html 185B
static
movie-recommender-demo.png 233KB
favicon.ico 1KB
__init__.py 673B
cloudant_db.py 649B
main
__init__.py 158B
views.py 8KB
forms.py 232B
messagehub_client.py 2KB
views.py 243B
redis_db.py 438B
dao.py 12KB
requirements.txt 787B
run.sh 893B
manage.py 1KB
.gitignore 232B
config.py 2KB
etc
cloudant_vcap.json_template 215B
redis_vcap.json_template 165B
messagehub_vcap.json_template 302B
db_setup.py 6KB
.cfignore 27B
licenses.md 857B
LICENSE 11KB
hdp_app
gradlew.bat 2KB
gradlew 5KB
send_message.py 1KB
LICENSE 11KB
gradle
wrapper
gradle-wrapper.jar 52KB
gradle-wrapper.properties 230B
src
main
scala
com
ibm
cds
spark
samples
config
MessageHubConfig.scala 5KB
DemoConfig.scala 2KB
dstream
KafkaInputDStream.scala 4KB
biginsights
examples
MessageHubConsumer.scala 2KB
.gitignore 125B
README.md 2KB
etc
vcap.json_template 182B
bi_connection.properties_template 81B
.gitignore 35B
build.gradle 7KB
libs
README 165B
messagehub.login-1.0.0.jar 8KB
MANUAL_INSTALLATION.md 4KB
.gitignore 42B
launchConfigurations
movie-recommender-demo.launch 575B
README.md 4KB
notebooks
Prerequisites 00 - DSX Signup and Overview.ipynb 2KB
Step 05 - Setup Movie Recommendation Web App.ipynb 3KB
Prerequisites 01 - Spark Hello World.ipynb 103KB
Step 03 - Predict ratings.ipynb 7KB
Step 07 - Cloudant Datastore Recommender.ipynb 18KB
Step 04 - Realtime Recommendations.ipynb 6KB
Introduction.ipynb 4KB
Step 02 - Train model.ipynb 1.31MB
Step 06 - Install Spark Cloudant.ipynb 2KB
Step 01 - Exploratory analysis.ipynb 1.33MB
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iwbunny
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