Movie-Recommendation-System:推荐系统使用基于项目的协作过滤方法(使用Python)。 使用“ Pandas” Python库加载MovieLens数据集,以使用项相似度评分向喜欢类似电影的用户推荐电影

时间:2024-03-31 13:36:21
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文件名称:Movie-Recommendation-System:推荐系统使用基于项目的协作过滤方法(使用Python)。 使用“ Pandas” Python库加载MovieLens数据集,以使用项相似度评分向喜欢类似电影的用户推荐电影

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更新时间:2024-03-31 13:36:21

系统开源

电影推荐系统 ##更新 最初是作为一个小型项目开始的,后来又扩展到了2018年4月提交的我在UMass的研究生毕业项目。 标题:基于帕累托优势概念的提速推荐系统 技术/工具:Python,pandas,matplotlib,numpy,Jupyter Notebook 先前的工作(首次提交)已扩展到进行研究和分析,以基于不同的指标来提取流行电影以提取主要数据对象(电影)。 摘要:每天都会成倍增加新内容,并且一次分析用户和/或项目的整个数据集以提出建议的效率不高。 需要通过处理代表大型数据集的部分数据来提高提出建议的速度。 使用帕累托原理的实现是基于这样的观察,即在任何情况下大多数结果都是由少数原因决定的,因此,我们尝试解决了分析数据以提出电影推荐的问题。 其背后的想法是,大多数用户在数据集中消耗的物品很少。 该项目的目的是找到一组非支配的项目,并基于少量数据提出建议,并将其与基于整个


【文件预览】:
Movie-Recommendation-System-master
----Movie Recommendation System_Akkhilaysh()
--------MRec_sys.ipynb(309KB)
--------MRec_sys.py(2KB)
----README.md(9KB)

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