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电影推荐系统.zip
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2019-11-17
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本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等,有人的地方就有推荐。根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的。 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就是信息超载问题。为了解决这个问题,推荐系统应运而生。 协同过滤是推荐系统应用较广泛的技术,该方法搜集用户的历史记录、个人喜好等信息,计算与其他用户的相似度,利用相似用户的评价来预测目标用户对特定项目的喜好程度。优点是会给用户推荐未浏览过的项目,缺点呢,对于新用户来说,没有任何与商品的交互记录和个人喜好等信息,存在冷启动问题,导致模型无法找到相似的用户或商品。
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电影推荐系统.zip (5个子文件)
MovieRecommendSystem.zip 6.73MB
day03.zip 6.85MB
课件.zip 10.62MB
businessServer.zip 34KB
课件(1).zip 2.85MB
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Mr、小李
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