电影推荐－万箭穿心

1.基于内容的推荐 对于基于内容的推荐不多赘述,只说下基本的概念,根据用户已经评分且喜欢(评分高)的电影,为用户推荐和他过去喜欢的电影相似的电影,这里的相似就要依据电影的"内容"来计算了,例如电影的类型等等. 利用到评分预测上,就是对于目标用户A和电影M,从A已经评价过的电影中找到与M相似的电影,利用这些电影的评分来预测用户A对M的评分. 2.协同过滤 协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法. 基于用户的协同过滤通俗的来说呢,就是对于待预测的目标用户A及电影

http://www.infoq.com/cn/news/2014/12/mongdb-spark-movie-recommend MovieWeb是一个电影相关的网站,它提供的功能包括搜索电影信息.排名或者电影明星资料等.它拥有10000部电影的信息,70000个用户,和超过1千万的电影评分.借用它的搜索目录,用户可以通过类型分类.排名和片名浏览等方式检索电影.但如何解决电影智能推荐的问题呢?近日MongoDB分享了他们结合Hadoop的经验. MovieWeb基于Python.在构建电影推荐

[python] view plain copy print? #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb  7 14:38:33 2017 电影推荐分析: 使用 亲和性分析方法 基于 Apriori算法 推荐电影 @author: yingzhang """ #读取数据集: http://grouplens.org/datasets/movielen

原谅我是一个有个性的90后,吹毛求疵不是我的菜,吐槽才是我真爱. 最近在做电影推荐算法的评分算法总结,虽然去年某度神的社区比赛有涉及到这样一个题目,就是给定用户对电影的评分数据,以及相关的一些用户数据,然后预测用户对其他电影的评分.根据某社区某些天比赛的排名快照来看,排名靠前大神已经能将误差控制在0.6以下了.下图为佐证: 大神毕竟是大神,作为大神,他们在自己的评分模型上不断的修改,不断的进步~然而,看看某专利上的算法,某专利就是用了SVD结合了KNN的算法,申请了专利,结果呢?看看他的误差曲线

//加载需要的包 import org.apache.spark.rdd._ import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating, MatrixFactorizationModel} //读取数据 val ratings = sc.textFile("D:/BaiduYunDownload/machine-learning/movielens/medium/ratings.dat").map { line => va

不同的行业领域中很多时候都分享着共同的思想和理念.比如,大量的计算机编程中涉及到的概念都被运用到了电影里.有些概念出现在电影里后变得如此之酷,甚至反过来能帮助我们程序员更好的理解这些概念.下面就是我最喜欢的10大电影,它们都在某方便帮助了我理解编程中的某些概念. 1. 骇客帝国(1999) 概念:在线/离线,递归,循环,矩阵等. 这部具有革命性的电影.一种文明的结束是另一种文明的开始.它成了后来的很多电影效仿的对象. 2. 环形使者(2012) 概念:循环 如果生活变成了一种无休无止的循环,如何

原文章:http://blog.csdn.net/u010223750/article/details/61196549 1 #coding='utf-8' 2 """ 3 desc: RBM model 4 author:luchi 5 date:9/3/17 6 """ 7 import numpy as np 8 class RBM_Model(object): 9 10 def __init__(self,visible_size,hid

原文地址:https://www.cnblogs.com/freebird92/p/9047575.html

独乐乐,不如众乐乐,希望带给和我一样喜欢看电影的小伙伙伴们 1.一个专注于电影推荐的网站:http://dianying.fm/discovery/percy-jackson-sea-of-monsters/ 2.电影天堂   迅雷资源下载近期上映的电影:http://www.dy2018.com/ 3.Ed2000: http://www.ed2000.com/?keyjs=fcb351e3b1&expirejs=1462888059 4.BT天堂:http://www.bttiantang.