我想过滤一个电影列表，这样它就只显示与所选类型ID匹配的电影 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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传统编程遇上机器学习会擦出怎样的火花？

在这篇文章中，我们将开发一个使用树状数据结构和协同过滤的自动完成组件来为用户选择最佳的图书标题提供建议。...从GUI的角度来看，需要的是一个TextField或者ComboBox，它显示了一些像findTitlesThatStartWith（chars [] ch）这样的服务提供的选项列表。...关于这个数据结构的好处是，只要稍作修改，它就会给你提供搜索时间复杂度θ（k），其中k是前缀的长度。是的，有一个小问题：你可能需要更多的存储空间。...这样，我们可以搜索中间的单词，同时能够提出所有的标题句子。推荐系统我们只有极少数的建议，所以涉及到向用户在提出什么样的建议时，我认为最好的选择是展示与用户兴趣更贴近或更接近的东西。...基本上，更多的用户与系统交互的越多（即喜欢或点击特定的书籍或电影），系统将提出更多更好的建议（即更接近用户的兴趣）。数据感谢这个来源提供了足够的数据来构建一个有意义的算法。

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Python进阶之Pandas入门(五) 数据流切片，选择，提取

，尽管许多方法是相同的，但DataFrames和Series具有不同的属性，因此您需要确保知道使用的是哪种类型，否则将收到属性错误的结果。...要将列提取为DataFrame，需要传递的是列表。...你会如何使用列表呢?在Python中，只需使用像example_list[1:4]这样的括号进行切片。...例如，如果我们想要过滤我们的movies DataFrame来只显示Ridley Scott导演的电影或评分大于或等于8.0的电影，该怎么办?...与isnull()类似，它返回Series真值和假值:对于雷德利·斯科特导演的电影为真，对于非雷德利·斯科特导演的电影为假。我们想过滤掉所有不是雷德利·斯科特导演的电影，换句话说，我们不想要假电影。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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打造一个简单的推荐系统

什么是推荐系统维基百科这样解释道：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。源码看文末！...动手打造自己的推荐系统这一次我们要做的是一个简单的电影推荐，虽然离工业应用还差十万八千里，但是非常适合新手一窥推荐系统的内部原理。...： userId:打分用户的 ID movieId: 被打分电影的 ID rating: 用户给电影的打分，处于[1，5] timestamp: 电影被打分的时间要推荐电影还需要有电影的名字，电影名字保存在...movie_matrix['Air Force One (1997)'] simliar_to_air_force_one = movie_matrix.corrwith(AFO_user_rating) 这样我们就得到了所有电影与...这样我们就得到了一个与 air_force_one (1997) 高相关的电影列表。但是高相关有可能评分低（概率低），再从列表里挑几部平均得分高的电影推荐就好了。

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Elasticsearch【快速入门】

基本自由文本搜索：查询DSL具有一长列不同类型的查询可以使用。对于“普通”自由文本搜索，最有可能想使用一个名称为“查询字符串查询”。...这样的设置称为“fields”，可用于指定要搜索的字段列表。...现在，想象一下，如果我们想限制这些命中为只是 1962 年发布的电影。要做到这点，需要应用一个过滤器，要求 “year” 字段等于 1962。...执行时，它使用过滤器过滤查询的结果。要完成这样的查询还需要添加一个过滤器，要求year字段的值为1962。 ElasticSearch查询DSL有各种各样的过滤器可供选择。...对于这个简单的情况，某个字段应该匹配一个特定的值，一个条件过滤器就能很好地完成工作。

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这款电影小程序，彻底治愈你的选择困难症

为了防止我自己重启小程序来选择第二部电影，我让它只在每天第一次打开时随机获取电影数据，并存储在本地，这样第二次打开它就只会读取本地的数据，保证一天只显示一部电影。...和 HTML 不同的是，图片可以通过 mode 来控制裁剪、缩放等显示模式，有点类似于使用 CSS 的 background-image 属性。在显示表示电影分数的星星时，我使用了一个列表渲染。...关注知晓程序（微信号 zxcx0101），回复「rpx」，带你学习 rpx 的正确使用姿势。说到这里我想给微信开发团队提个建议：代码提示可以适当减少。...这样写的结果就是一个方法里的代码很长很长，最后连自己也看不懂了。因此，我建议将任务拆分得尽量细一些，这样能保证代码可读性。（知晓程序注：这样做，也可以减少代码出错概率，同时也方便定位 bug。）...这还只是很简单的一个小程序，如果页面数量多且逻辑复杂，可能就需要清楚地理解每一个生命周期，这样才能做出更好的用户体验。这就是整个电影日历小程序的开发过程，不是很复杂，却很有意思。

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基于大模型的个性化推荐系统实现探索与应用

它的直觉非常贴近人类社交：如果我和你兴趣相似，那么你喜欢的东西，我大概率也会喜欢。协同过滤有两种经典形式：基于用户的协同过滤：寻找一群和目标用户兴趣相似的人，再把他们喜欢的物品推荐给目标用户。...基于物品的协同过滤：找出和用户喜欢过的物品相似的候选物品，再推送给用户。举个例子。在一个电影网站上，我们收集了用户对电影的打分，构建出一个用户–电影的评分矩阵。...②创建矩阵:根据用户与电影的交互数据，构建一个用户-项目(电影)评分矩阵。...比如构建一个电影推荐系统，首先需要准备电影数据，这里假设有一个包含电影信息的 DataFrame，其中包括电影的标题、类型、导演、演员以及剧情简介等字段。...当视频表现优异时，它就会进入更大流量池，同时系统会利用标签机制，把它推荐给兴趣更匹配的用户。例如，一个关于“科幻主题”的视频会更容易推送给平时爱看科幻短片的观众。

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Elasticsearch入门

更新索引现在，在索引中有了一部电影信息，接下来来了解如何更新它，添加一个类型列表。要做到这一点，只需使用相同的ID索引它。使用与之前完全相同的索引请求，但类型扩展了JSON对象。...由ID获取文档/索引上面已经学习了索引新文档以及更新存在的文档。还看到了一个简单搜索请求的示例。如果只是想检索一个具有已知ID的索引，一个方法是搜索索引中的文档。...现在，从查询中移除fields属性，应该能匹配到 3 行数据：无需查询即可进行过滤在上面的示例中，使用过滤器限制查询字符串查询的结果。如果想要做的是应用一个过滤器呢？...也就是说，我们希望所有电影符合一定的标准。在这种情况下，我们仍然在搜索请求正文中使用“query”属性。但是，我们不能只是添加一个过滤器，需要将它包装在某种查询中。...一个解决方案是修改当前的搜索请求，替换查询字符串 query 过滤查询中的match_all查询，这是一个查询，只是匹配一切。

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使用Java Streams(流)查询数据库

步骤 3: Write the Application Code 与步骤2中的域模型一起，将自动生成Speedment实例的构建器。...`film`, values:[] 呈现的SQL代码可能因所选择的数据库类型而异(例如MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Oracle、MS SQL Server、DB2、AS400等)。...步骤 4: 过滤高速流支持包括过滤器在内的所有流操作。假设我们只过滤那些超过60分钟的电影。...例如,调用: page(films, Film.LENGTH.greaterThan(60), Film.TITLE, 3) 将返回一个超过60分钟的电影流，并按显示第三页的标题进行排序(跳过150部电影并显示以下...在我的笔记本电脑(Mac Pro,15英寸,2015年中期,16 GB,i7 2.2 GHz),查询延迟降低了流的因素超过1000,我计算匹配过滤和排序的电影流相比,针对标准安装运行的MySQL数据库(

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Flutter响应式编程：Streams和BLoC

用我做的伪应用程序作为一个例子，简而言之，它允许用户从在线目录中查看电影列表，按类型和发布日期过滤它们，标记/取消标记为收藏夹。...电影目录的来源我使用免费的TMDB API来获取所有电影的列表，以及海报，评级和描述。...（在2个主要页面之上），负责根据过滤器提供电影列表; 6个页面： 1.HomePage：登陆页面，允许导航到3个子页面; 2.ListPage：将电影列为GridView的页面，允许过滤...：负责将一部电影显示为卡片，电影海报，评级和名称，以及一个图标，表示该特定电影的选择是最喜欢的; 5.MovieDetailsWidget：负责显示与特定电影相关的详细信息，并允许其选择/取消选择作为收藏...显示电影列表（显示无限列表的技巧说明）要显示符合过滤条件的电影列表，我们使用GridView.builder（ListPage）或ListView.builder（ListOnePage）作为无限滚动列表

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如何用深度学习推荐电影？教你做自己的推荐系统！

在这个项目中，我研究了一些针对电影推荐的基本算法，并尝试将深度学习融入到电影推荐系统中。把娱乐与视觉艺术相结合，电影是一个很好的例子。电影海报可以直接、快速地把电影信息传达给观众。...这听起来有点像魔术——但看一眼海报就预测出电影的类型，的确是可能的。就拿我来说，瞟一眼海报就知道我想不想看这个电影了。举个例子，我不是卡通迷，一看到有卡通主题海报，就知道不是我的菜。...协同过滤粗略地说，有三种类型的推荐系统（不包括简单的评级方法）基于内容的推荐协同过滤混合模型 “基于内容的推荐”是一个回归问题，我们把电影内容作为特征，对用户对电影的评分做预测。...这让我很困惑——一个好的MSE的结果可能会给我们一个风马牛不相及的推荐。因此，我们讨论一下基于协同过滤的推荐系统的弱点。...不同于上一组，这些海报想告诉观众：这些电影讲述的是一个单身汉。 ? 我们找到的与《功夫熊猫》类似的电影。 ? 这一组很有趣。一群相似的怪兽以及汤姆·克鲁斯！ ? 所有这些海报里都有姿势类似的女士。

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开发｜如何用深度学习推荐电影？手把手教你

简介几乎所有人都喜欢与家人、朋友一起观看电影度过闲暇时光。大家可能都有过这样的体验：本想在接下来的两个小时里看一个电影，却坐在沙发上坐了20分钟不知道看什么，选择困难症又犯了，结果好心情也变得沮丧。...这听起来有点像魔术——但看一眼海报就预测出电影的类型，的确是可能的。就拿我来说，瞟一眼海报就知道我想不想看这个电影了。举个例子，我不是卡通迷，一看到有卡通主题海报，就知道不是我的菜。...协同过滤粗略地说，有三种类型的推荐系统（不包括简单的评级方法）基于内容的推荐协同过滤混合模型 “基于内容的推荐”是一个回归问题，我们把电影内容作为特征，对用户对电影的评分做预测。...如果我找的是一部有大明星的美国犯罪电影，我凭什么会想要看戏剧电影? 这让我很困惑——一个好的MSE的结果可能会给我们一个风马牛不相及的推荐。因此，我们讨论一下基于协同过滤的推荐系统的弱点。...不同于上一组，这些海报想告诉观众：这些电影讲述的是一个单身汉。我们找到的与《功夫熊猫》类似的电影。这一组很有趣。一群相似的怪兽以及汤姆·克鲁斯！所有这些海报里都有姿势类似的女士。

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「实操」结合图数据库、图算法、机器学习、GNN 实现一个推荐系统

一个推荐系统会包含以下几个部分：数据、特征的处理从特征出发，生成推荐列表过滤、排序推荐列表这其中，过滤的核心方法主要有两种：基于内容的过滤 Content-Based Filtering、与协同过滤...基于记忆的协同过滤主要有物品与物品之间的协同过滤 ItemCF 和用户与用户之间的协同过滤 UserCF。...为了给出更接近实际情况的例子，我从两个公开的数据集 OMDB 和 MovieLens 中分别抽取了所需信息，组成了一个既包含电影的卡司（导演、演员）和类型，又包含用户对电影评分记录的知识图谱。...为切合本章的主题，这里我给出一个基于图数据库、图谱上的 CBF 的例子，做一个电影推荐系统，能让读者理解这个方法的思想。同时，也能熟悉图数据库、知识图谱的方法。...（有共同的导演、电影类型、演员），并集理解为这几种关系下与 A 或者 B 直连的所有点，而测度就直接用数量表示。

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基于 Flink 的实时推荐系统：从协同过滤到多模态语义理解

1 和电影 3 的评分比较相似，那么如果 A 还没看过电影 2，而 B 对电影 2 评价不错，基于协同过滤算法，系统就可能会把电影 2 推荐给 A。...想深入了解协同过滤算法的小伙伴，可以戳这个链接：深入理解协同过滤算法基于内容的推荐：“内容侦探” 在行动基于内容的推荐算法就像是一个 “内容侦探”，它主要分析物品本身的特征和用户的偏好特征，然后根据两者的匹配度来进行推荐...以电影推荐为例，电影的类型（动作、爱情、科幻等）、演员、导演等都是它的内容特征。如果用户经常观看动作片，且喜欢某几位动作明星，那么系统就会优先推荐具有这些特征的电影。...然后创建了一个FlinkKafkaConsumer，它就像是一个数据搬运工，专门从指定的 Kafka 主题（这里是user-click-topic）读取数据。...解决方案：基于内容的推荐：对于新物品，可以利用其本身的内容特征（如商品的类别、描述、属性等）进行推荐。通过分析物品的内容，找到与已有用户兴趣偏好匹配的物品，将新物品推荐给这些用户。

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第十七章推荐系统

我想讨论推荐系统地第二个原因是：这视频的最后几集我想讨论机器学习中的一些大思想，并和大家分享。...我们已经在这门课中看到，特征对于机器学习来说，是非常重要的，你所选择的特征，将对你学习算法的性能有很大的影响。...而推荐系统就是那些环境中的一个例子，当然还有很多其他的，但是通过推荐系统，我们将领略一小部分，特征学习的思想，至少，你将能够了解到这方面的一个例子，我认为，机器学习中的大思想也是这样。...我将要做的是：实现一种选择的方法，写出协同过滤算法的预测情况。我们有关于五部电影的数据集，我将要做的是，将这些用户的电影评分，进行分组并存到一个矩阵中。...总结一下，当用户在看某部电影 i 的时候，如果你想找5部与电影非常相似的电影，为了能给用户推荐5部新电影，你需要做的是找出电影 j，在这些不同的电影中与我们要找的电影 i 的距离最小，这样你就能给你的用户推荐几部不同的电影了

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我用Spark实现了电影推荐算法

前言很久之前，就有人问我如何做一个基于大数据技术的xx推荐系统。当时对于这个问题，着实难倒我了，因为当时只是知道一个协同过滤，其他的也没有过于深度研究。最近，又有人私信问了我这个问题。...于是，趁着这次机会，记录一下我一个小白从零做一个推荐系统的全过程。...其中包含用户ID、电影编号、评分和时间戳四个字段。数据中的评分字段，是用户对电影爱好程度的量化。2. ALS接下来就是将处理好的电影评分数据，使用ALS中进行训练，构建一个推荐模型。...然后生成两个推荐列表：为每部电影生成前10个可能喜欢它的用户的推荐列表图片为这3个用户生成前10部电影的推荐列表图片这样，使用Spark的ALS算法，完成了电影推荐系统的后台推荐数据准备。...如果要做一个推荐系统的话，肯定要有前台页面，所以我们要将这部分数据放到后台数据库中。同样在数据集中用户和电影都是用ID表示，所以在数据库中，也会有用户ID和用户、电影ID和电影名称的关系映射表。

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深入理解推荐系统：召回

这样可以提高模型的推荐拓展性。也就是说，协同过滤模型可以根据相似用户B的兴趣向用户A推荐商品。此外，可以自动学习Embedding，而无需依赖手工设计的特征。一般来说，协同过滤推荐分为三种类型。...这里我们带来一个有关电影推荐系统的简单例子帮助更好的理解协同过滤。首先，考虑一个电影推荐系统，其中训练数据由一个反馈矩阵组成，其中每行代表一个user，每一列代表一个item。...假设反馈矩阵是布尔类型的，即值为1和0分别表示对电影是否感兴趣，当用户访问首页时，系统会根据以下两种情况推荐电影：与用户过去喜欢的电影相似（Item-Based CF）类似用户喜欢的电影（User-Based...4.1 具体召回过程 image.png 特征组内部的二阶交互，即没有了age、gender、item_id、cate_id这样的交互，仅是进行到求解隐向量阶段。 ?...，我将会对推荐系统中的排序进行介绍，主要内容分为建模目标、常见模型、粗排与精排、指标选取等部分。

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【机器学习】从电影数据集到推荐系统

我感谢有必要注意到机器学习算法的魔力，因为正如我提醒你的那样，只使用了1.0到5.0的评分。事实上，这些电影的类型并没有被用来提供这些建议。...让我解释一下：即使是一个大影迷也可能没有看过或评价过我们数据集中的所有9742部电影。这样一来，他就可以给自己还没有打分的电影打分，以此来决定自己是否喜欢这些电影。...下面是一个代码片段，向你展示如何使用Tensorflow和Keras库实现这样的模型。我们将使用它来预测与一对不存在的（userId，movieId）的评分。...然后，系统将使用此匹配的用户列表重复与前面相同的过程。换言之，它将在另一个列表中添加每个用户最喜爱的5部电影，其中5部将使用另一个表保存在最后。这允许我们基于类似的用户配置文件向用户提供电影推荐。...我尽我所能以一种更实际而非理论的方式来表达这个话题，这样任何人都能理解我在说什么，希望你喜欢。

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如何准备电影评论数据进行情感分析

如何使用干净的和预定义的词汇来准备电影评论，并将其保存到可供建模的新文件中。让我们开始吧。 2017年10月更新：修正了跳过不匹配文件的小错误，感谢Jan Zett。...然后可以将最终选择的词汇保存到文件中供以后使用，例如以后在新文档中过滤词语。我们可以跟踪计数器中的词汇，这是一个单词词典和他们的计数与一些额外的便利功能。...也许最少有五次是过于激进的; 你可以尝试不同的值。然后，我们可以将所选单词的词汇保存到一个新文件中。我喜欢将这个由每行一个单词组成的词汇表保存为ASCII。...API nltk.tokenize包的API 第2章，访问文本语料库和词汇资源 os API 其他操作系统接口集合API - 容器数据类型概要在本教程中，您将逐步了解如何为观点分析准备电影评论文本数据...如何使用清理和预定义的词汇来准备电影评论，并将其保存到新的文件中以供建模。有任何其他的问题吗？在评论中提出你的问题，我将尽力回答。

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Node.js爬虫之爬取1905电影网

我们主要爬取这个页面 https://www.1905.com/vod/list/n_1/o3p1.html 我们爬取类型板块的所有分类以及分类下面的电影信息列表分析获取 https://www....1905.com/vod/list/n_1/o3p1.html 页面正则匹配获取分类信息（分类名称、分类url）获取每个分类所有的电影链接根据电影链接获取电影详细信息代码实现 1.安装axios...页面的源码我们用正则提取源码中有价值的信息 3.获取所有类别栏目我们要从源码中提取出下面的数据并进行过滤 async function getCate() { let res = await...url获取电影的详情信息以《我和姐姐》为例获取如下数据 //获取电影详情 async function getMoviesDetail(url) { let res = await axios.get...id="playerBoxIntroCon">(?.*?)"

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Web Scraper实战：轻松构建电影数据库

前言如同古代淘金工人在杂质中寻求点点黄金，现代数据工作者也需要探索从纷繁的网页中提取有价值信息。Web Scraper就是这样一个实用的工具，让我们能够轻松获取网页中的宝贵数据。...Web Scraper是一款基于浏览器的数据采集扩展工具，它就像一位不知疲倦的数字图书管理员，能够自动翻阅网页并将指定内容整理归档。2....start=[0-225:25]&filter="], "selectors": [...]}参数类型说明示例值解析_id字符串站点地图唯一标识符"doubanAPPtop250"表示此配置的名称标识..."]表示从文档根开始查找selector字符串CSS选择器"div.item"定位电影卡片元素multiple布尔是否匹配多个元素true表示采集所有匹配元素delay数值操作延迟(毫秒)0表示无延迟，...": "em", "regex": ""}特殊参数说明regex正则表达式过滤文本，留空表示不处理2.3.2 链接选择器 (SelectorLink){ "id": "link", "type":

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