希望大家不要copy到本地修改后直接当做自己的毕业设计，最好自己学一遍python+django+mysql的基础知识。
你听说过著名的果酱实验吗？在 2000 年，来自哥伦比亚大学和斯坦福大学的心理学家 Sheena Iyengar 和 Mark Lepper 基于现场实验提出了一项研究。
推荐系统（推荐引擎）是根据用户行为和兴趣点等信息去预测并推送用户当前需要或感兴趣的物品（服务）的一类应用。常见推荐系统包括电影、书籍、音乐或新闻文章推荐系统等。
官方对PySpark的释义为：“PySpark is the Python API for Spark”。 也就是说pyspark为Spark提供的Python编程接口。 Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。
上一篇中介绍了四个算法，并用四个算法分别计算了两个人的相似度。这篇就来讲讲相似性算法在实际当中怎么用。第一：将指定的人与其他人作相似性比较，并从高到低进行排序；第二：对指定的人推荐未看过的电影。同样还是先给出具体分析，然后给出相应算法，再最后一起给出代码。 根据相似性从高到底排序。 def topMatchs(prefs, person, n=5, similarity=sim_pearson): scores=[(similarity(prefs, person, other),
当今社会的每个人都面临着各种各样的选择。例如，如果我漫无目的想找一本书读，那么关于我如何搜索就会出现很多可能。这样一来，我可能会浪费很多时间在网上浏览，并且在各种各样的网站上搜寻，希望能找到有价值的书籍。这个时候我可能寻找别人的推荐。
本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用MongoDB、MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。管理系统使用的是Django自带的管理系统，并使用simpleui进行了美化。
在推荐算法概述中介绍了几种推荐算法的概念，但是没有具体代码实现，本篇文章首先来看一下基于用户的协同过滤python代码。
测试数据 http://grouplens.org/datasets/movielens/
NMF是很久以前学的，基本快忘没了，昨天YX提出来一个关于NMF(同音同字不同义)的问题，才又想起来。 自己的学习笔记写的比较乱，好在网上资料多，摘了一篇，补充上自己笔记的内容，留此助记。 NMF概念出现的比较早，差不多在电脑还没有开始繁荣起来，NMF及相关的一些算法已经很成熟了。NMF用在电影推荐、商品推荐也并不是很适合，现在大多使用SVD之类的算法。不过这篇只是学习的记录，有个例子总比枯燥的啃概念好的多。 场景 让我们假设一个场景。 相像当前这个档期，有10部电影正在上映，我们把它们放到一个数组
豆瓣电影推荐系统——通过爬取电影数据和用户数据，再利用所爬取的数据设计并实现相关推荐算法对用户进行电影推荐。然后设计出图形用户界面（GUI）进行交互，封装成电影推荐软件，针对数据集中的用户推荐相关电影。
推荐系统是属于信息过滤领域的一个范畴，目标在预测用户对某个项目（例如产品、电影、歌曲等）的“评分”或“偏好”。
问题：如果给你30秒让你说出三部你觉得最好的电影，会是哪三部，13202个回答中提及电影次数最高前50的电影为：
我们经常给大家推荐各种各样的神器，但今天，课代表要给大家推荐一个真正的黑科技。既可以一键批量爬美图、一键下电影，又可以自己做一个智能聊天机器人，还能做数据分析等等......
对于中小型的公司，用户的数据量及公司产品的个数都是较小规模的，需要提供给用户的推荐系统实现的重心也从人性化变成了实现成本，协同推荐就是非常常见、有效且可以快速实现的方法，也是本文想介绍的。
如果一个向量v是方阵A的特征向量，则将其可以表示为Av=λv。λ被称为特征向量v对应的特征值。
代码采用基于用户的协同过滤算法，也就是根据用户喜好来确定与当前用户最相似的用户，然后再根据最相似用户的喜好为当前用户进行推荐。 代码采用字典来存放数据，格式为{用户1:{电影名称1:打分1, 电影名称
昨天小编写了个抓取电影下载链接的小爬虫《新手也能做爬虫！一起来爬电影信息吧》，然后有网友推荐小编爬取某动态加载的电影网站，尽管能力有限，小编还是去尝试了一下，分享给大家。
该系统为基于协同过滤算法的Django电影推荐系统， 点击跳转 详情介绍如下所示。
本文结构： 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考： Coursera－Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology 的 Recommendation Systems - Learn Python for Data Science ---- 1. 推荐系统 根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 为用户节省时间，还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。 生活中的例子：喜马拉雅上根据我
Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 的协同过滤推荐算法。
之前曾经推送过这个问题的一个实现，详见：Python基于用户协同过滤算法的电影推荐代码demo
推荐系统可以从百万甚至上亿的内容或商品中把有用的东西高效地显示给用户，这样可以为用户节省很多自行查询的时间，也可以提示用户可能忽略的内容或商品，使用户更有黏性，更愿意花时间待在网站上，从而使商家赚取更多的利润，即使流量本身也会使商家从广告中受益。
尽管我会尽量减少数学术语的使用，但本文希望读者熟悉一些概念，如矩阵分解、嵌入空间以及基本的机器学习术语。这篇文章并不是推荐系统的介绍，而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下，本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。
在之前的文章中介绍了基于用户的协同过滤python代码实现方法（戳?基于用户的协同过滤），本次接着来看基于物品的协同过滤如何用python实现。 1 原理回顾 基于物品的协同过滤算法中心思想，就是给
你们可能曾经花上几分钟甚至几个小时去选择一部电影单独看或者和家人一起看，不幸的是没有成功？你希望有人在这种时候替你做决定，这正是推荐系统的作用。
随着计算机领域技术的高速发展，电子商务时代的普及，个性化的推荐系统深入生活应用的各个方面。个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。而协同过滤推荐是个性化推荐系统应用最为广泛的技术，协同过滤推荐主要分为基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐和基于模型的协同过滤推荐。
导读：C++、Java大神Bruce Eckel前些天在中国之行中，毫不掩饰对Python的偏爱：“坦白来讲，我最喜欢的语言是Python。每当我有问题需要被解决的时候我发现Python是最快可以给我结果的一个语言，所以我很喜欢，很享受Python。”
过去的两周里，我一直忙于为 『玩点什么』 设计一个推荐系统。在这个过程中，参考几本书籍，查找了一系列的资料。想着这些资料上，大部分都是大同小异的，实现了几个简单的推荐功能，改进了标签推荐算法，便想着写篇文章记录一下。 『玩点什么』，是一个基于 Django、Python 的 CMS 系统（Mezzanine）。是的，和我的博客使用的是同一个 CMS 系统。由于使用的是 Python 语言，因此对于机器学习具有天生的优势。 推荐系统 推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。 对于推
来源：马哥教育链接：www.magedu.com马哥教育历经近十年发展，以“匠心精神，良心教育”为宗旨，以国际“MVP”体系为标准，培养了数万名资深、专业的高端IT人才，80%以上学员在互联网排名前300的企业高薪就业，拥有Linux运维、Python开发、云计算等多个高端学科。凭借马哥教育职业IT培训的高品质和毕业学员的良好口碑，其已经成为业内知名互联网公司重要人才战略合作伙伴，获得了百度、腾讯、阿里、中兴、科大讯飞、大众点评、51CTO、唯品会、京东、中国移动、 新浪、红帽等互联网巨头的人才合作支持，2013年成为51CTO官方推荐合作机构，与多家IT互联网企业签订专项人才培养计划，毕业学员平均薪资达10K以上。我们将让您从0基础的小白一步步变成：自动化运维工程师、数据挖掘工程师、全栈开发工程师。Python是创始人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，而在给自己新创造的计算机语言起名字的时候，由于其是，自于七十年代风靡全球的英国六人喜剧团体，巨蟒剧团（Monty Python）的忠实粉丝，所以，就把此计算机语言的名字叫做：Python。Python是一种脚本语言。脚本，对应的英文是：script。普通人，看到script这个英文单词，或许想到的更多的是：电影的剧本，就是一段段的脚本，所组成的电影剧本的脚本，决定了电影中的人和物，都做哪些事情，怎么做。而计算机中的脚本，决定了计算机中的操作系统和各种软件工具，要做哪些事情，以及具体怎么做。其实，脚本这个词还有另外一种感觉：随性因为，现实中，写电影脚本，那直接拿张纸和笔，就可以写了，写完了，就可以拿去用，拿去拍电影了而计算机中的脚本，其实就是普通的文本，就是写到文本文件中的代码而已，其也是有随性这个特点，写完了，直接就可以（在某种具有解释功能的环境中）运行了比如：Linux中的shell脚本，就是直接弄个文本文件，写上shell脚本代码，然后保存文件，然后就可以，在Linux的Shell这个带有shell的解释功能的shell环境中，运行了与此相对的，不那么随性的是：其他的，非脚本语言，常叫做编译性语言，比如C语言，往往都是需要额外加上编译这个步骤，才能执行的。Python拥有功能丰富的自带的库以及种类和数量繁多且强大的第三方库，除了本身Python语言本身自带的标准库之外由于Python语言本身很好用，促使很多其他人，前前后后，写了N多个库积累至今，就成了：Python拥有数量巨大的，各种各样的，功能强大的，第三方的库函数。此特点，对于Python语言的使用者来说，有着显而易见的好处：当你去实现很多各种功能的时候，往往不需要重复造轮子，往往是可以找到，现成的，已有的，内置Python库，或第三方的Python的库，去帮你实现你要的功能换句话说：你去实现一个复杂的功能的时候，往往变成了，找到合适的库，并使用，即可。与此相对的，用其他语言去实现同样的功能的时候，由于缺少好用的库，而使得你需要重头到尾，全新的实现对应的功能所需的代码。由此对比出，Python的好用和强大。许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至NASA（美国航空航天局）都大量地使用Python。当然Python也有它的缺点，最大的缺点就是性能，这也是为什么python在年近30岁的时候才火起来的原因，因为Python解释性语言都是需要翻译的，这个过程比较浪费时间，在以前计算机硬件性能低下的情况下，都是靠计算机语言的高性能来提高效率的，不过在现在计算机的硬件速度已经非常快了，硬件的性能问题已经不是瓶颈，而要处理大数据和类似人工智能等的超复杂的算法成立程序员编程的瓶颈，所以Python以其简介的语言风格和强大的第三方库能够节省程序员很多操作和步骤，使Python大放异彩。添加描述习----小白成长必备路线图
今天下午去电影院看完了《流浪地球》，可能是昨晚没休息好的原因，我竟然在中间不小心有睡着过。
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的，大概的猜测有两种：一种是看你听过的和收藏过的音乐，再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐，把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你；另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型，然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题，第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性，比如一个音乐要打几个类型的标签，属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多，它最大的特点就是忽略了推荐的东西
经常在网上搜索片源的同学应该知道，各大片源网站广告不断，有些网站，点一下查询就弹出广告，关掉广告后再点查询，片源信息才显示正常。今天这款工具搜索是基于 Python 的 GUI 库 PyQt5 开发的。
用以前爬的知乎用户行为数据，跑了一下Apriori算法，发现了一些有意思的关联规则。以下是简略的分析过程。数据采集数据怎么来的？当然不是知乎给的，是爬虫来的。怎么爬的？这篇文章就不说了。数据处理之前爬
现在Python已经在编程届家喻户晓了，有各种各样Python从入门到精通的文章，每个软件公司里也都至少有一个会Python的人。
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 报名提交项目Proposal Angel项目介绍 Angel-高性能分布式机器学习平台，是腾讯研发并开源的面向企业级应用的高性能分布式机器学习平台。 Angel支持特征工程、模型构建、参数训练、AutoML、模型服务Serving等全栈机器学习服务，提供机器学习、深度学习、图神经网络等多种算法，支持级万亿级超大规模参数模型的训练，已在生产业务系统中大规模部署。 Angel项目导师介绍 欧阳文、李晓
转战Python半年，接触爬虫2个月，期间读了10本相关书籍，完成此作，算是对过去学习、实践的一次回顾。也希望与更多的python，爬虫爱好者小伙伴们一起交流、成长。
我们许多人将推荐系统视为似乎知道我们思想的神秘实体。试想一下Netflix的建议电影的推荐引擎，或者是建议我们应该购买什么产品的亚马逊。自他们成立以来，这些工具经过改进和完善来不断提升用户体验。虽然其中很多是非常复杂的系统，但其背后的基本思想仍然非常简单。
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
作者：ACdreamers 链接：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44672305 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的东西组织
现在到处都说“大数据”，我也跟着标题党一下。今天要说的这个，还算不上大数据，只能说跟以前的习题相比，数据量略大了一点。 前阵子我们做了个抓取热映电影的程序。有个朋友看到了就说，他正好需要一项数据：豆瓣上的电影按评价人数从高到底排序。他认为，单是评分高低并不能说明一部电影的受关注度，比如有些分超低的奇葩大烂片照样火得很。但豆瓣本身并没有提供类似的功能。所以他想找我帮忙。我说你要排出多少？他说三千部。我说你这是要开录像厅吗！一天看一部也得看个八、九年。他说这你甭管，我这是要用来做决策参考的。 我想了想，觉得这事
许多人把推荐系统视为一种神秘的存在，他们觉得推荐系统似乎知道我们的想法是什么。Netflix 向我们推荐电影，还有亚马逊向我们推荐该买什么样的商品。推荐系统从早期发展到现在，已经得到了很大的改进和完善，以不断地提高用户体验。尽管推荐系统中许多都是非常复杂的系统，但其背后的基本思想依然十分简单。
推荐系统[1]（Recommender System，RS）能够根据用户的偏好主动为用户推荐商品或项目。它通过用户的历史数据来发掘用户兴趣偏好，从而将用户可能感兴趣的物品推送给用户，一个设计出色的推荐系统能够为企业带来可观的经济效益。
推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文，总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者，以及做科研常用的数据集、代码库等，一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结，二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考，希望能够尽快上手推荐系统，进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。
專 欄 ❈ 作者：麦艳涛，挖掘机小王子，数据分析爱好者。 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28475619 ❈ 最近<<战狼Ⅱ>>异常火爆。《战狼Ⅱ》是吴京执导的动作军事电影，由吴京、弗兰克·格里罗、吴刚、张翰、卢靖姗、丁海峰等主演。该片于2017年7月27日在中国内地上映。2017年8月11日凌晨，《战狼2》票房（含服务费）突破40亿元，打破《美人鱼》此前创下的33.92亿元记录，打破国产电影历史最高票房纪录。 电影上映过后，大家褒贬不一。纷纷在豆瓣短评上面留言，表达
推荐引擎应用场景： .用户有海量选择：随着场景内item越来越多，用户越来越难以选择到合适的产品 .个性化场景：在选择产品时，会借鉴那些与推荐用户相似地群体，利用群体智慧对用户进行推荐”千人千面” 在本篇博客中，会涉及到以下几个部分： .介绍不同类型的推荐引擎 .使用用户偏好模型来构造推荐模型 .使用训练好的模型来为指定user计算给定item的相似度大的items .使用标准的评测函数来构造推荐模型的好坏 推荐模型类别： .基于item的过滤：使用item的内容或者属性，选择给定item的相似的item
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