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MovieRecommender:使用ALS机器学习算法的电影推荐系统
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2021-03-13
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IMDB电影推荐系统 组:Priyanka Bijlani,Sharmeelee Bijlani,Laura Thriftwood,Lakshmi Venkatasubramanian 介绍 在考虑观看哪部电影时,用户可以使用大量的选项。 用户想要自定义建议,以确保最佳地利用其收看时间。 通过增强用户的参与度和对流媒体平台的依赖,业务模型将从强大的推荐系统中受益。 通过该项目,我们可以创建自己的电影推荐系统,该系统采用用户输入的一部电影,并利用电影标题,评分和用户信息的丰富数据集来输出推荐电影。 数据 流数据 超过10万个评分 1700多个电影标题 1000多个用户 目录结构 用例 用户将根据他们以前的评分从系统中获得电影推荐 培训输入:用户,电影,评分 用户输入:用户名/ ID 输出:电影 ML算法:协同过滤(分析历史数据) 用户将能够提供电影名称并获得类似的电影 培训输入:用户,电
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MovieRecommender-main.zip (21个子文件)
MovieRecommender-main
Docs
Movie Recommender Technology Review.pdf 149KB
Functional Specification.docx.pdf 72KB
Component Specification.docx.pdf 88KB
Examples
test 1B
MovieRecommender
extract_data.py 3KB
use_cases.py 5KB
__init__.py 1B
train_test_model.py 6KB
tests
test_process_data.py 935B
test_extract_data.py 763B
test_create_sparse_matrix.py 1KB
__init__.py 1B
process_data.py 5KB
.travis.yml 684B
LICENSE 1KB
setup.py 435B
README.md 2KB
tests
test_process_data.py 935B
test_extract_data.py 763B
test_create_sparse_matrix.py 1KB
__init__.py 1B
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信徒阿布
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