1.node.js毕设基于BS的电影推荐系统设计与开发论文+程序关于电影推荐系统的研究,现有研究多侧重于推荐算法的优化,如基于协同过滤算法的改进等[1]。然而专门针对基于B/S(浏览器/服务器)架构下电影推荐系统全面设计与开发的研究较少。本选题将以基于B/S的电影推荐系统为研究情景,重点分析和研究系统各功能模块的设计与实现,包括用户管理、电影信息管理、电影类型分类等方面的https://blog.csdn.net/zhiwen203/article/details/144433934
2.电影推荐系统的设计与实现【摘要】:随着互联网与移动互联网迅速普及,网络上的电影娱乐信息数量相当庞大,人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大,个性化的电影推荐系统成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂,已有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势,导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于电影推荐系统中。大量的电影数据https://cdmd.cnki.com.cn/article/cdmd-10487-1014029032.htm
3.基于Spark的电影推荐系统设计与实现实时推荐模块使用Spark Streaming流处理的方式,保证电影推荐的实时性。又围绕推荐引擎做了详细设计,用数据预处理模块加速推荐计算,用日志模块更新推荐模型与推荐结果,用电影向量化模块扩充模型特征。然后,对电影推荐系统进行实现,主要对数据预处理模块、日志模块、电影向量化模块和四个推荐模块的实现进行了阐述。在实现过程中https://mall.cnki.net/magazine/article/CMFD/1021127028.nh.htm
4.基于大数据的电影数据分析可视化系统设计与应用大数据电影推荐系统在大数据时代背景下,动漫产业与网络大数据 处理技术进一步融合,推动了动漫产业进入快速发 展的新时期.为了提高动漫产业信息化水平,改善动 漫产业综合决策,确保动漫产业大数据采集的可靠 性、高效性。 动画电影推荐系统架构模型 一套完整的动画电影推荐系统(图3)通常包括3个组成模块:用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐https://blog.51cto.com/u_16213616/9498347
5.基于Hadoop平台的个性化新闻推荐系统的设计AET该系统设计的目的是为广大网民在浏览新闻时提供一个个性化的新闻推荐系统,实现对新闻数据的协同过滤推荐处理。系统利用 Hadoop的MapReduce模型实现并行快速地聚类海量新闻数据,大大提高了数据处理的速度,聚类使得新闻之间的相似度得以体现,再利用不同的协同过滤算法实现个性化的新闻推荐。 http://www.chinaaet.com/article/3000056950
6.智能酒店服务平台的设计与实现有哪些算法亲亲，你好。学习了基础的协同过滤算法,并以此算法为基础构建了一个个性化电影推荐系统,实现了电影推荐系统的展示。此外,在完成了设计之后对系统内的软件硬件系统进行了功能测试。亲亲，你好。智能酒店就是酒店智能化。酒店智能化是以通信新技术计算机智能化信息处理，宽带交互式多媒体网络技术为核心的信息网络https://wen.baidu.com/question/434468037422068412.html
7.电影推荐系统电影数据分析电影大数据大数据毕业设计机器第3章 系统需求分析 3.1 项目的必要性 3.2 技术可行性 3.3 时间可行性 3.4 经济可行性 第4章 豆瓣电影系统总体设计 4.1 环境及库的准备 4.2 数据库设计 4.3 项目流程 第5章 系统详细设计与实现 5.1 数据爬取 5.2 数据清洗、分析 5.3 数据存储 5.4 数据可视化 https://www.douban.com/note/863775631/
8.基于Python电影推荐系统爬虫Django框架协同过滤推荐算法数据本系统web端的功能模块,主要实现影片显示、影片分类显示、热门影片排序显示、收藏影片排序显示、时间排序显示、评分排序显示、算法推荐、影片搜索、影片信息管理等功能,并进行数据库的详细设计,完成设计阶段的各项功能,并对此系统进行功能测试,最后,系统进行相关的实际应用操作,通过系统的使用,用户进入电影推荐系统,此系统可https://www.jianshu.com/p/5188a9cc31d3
9.结合知识图谱实现基于电影的推荐系统腾讯云开发者社区结合知识图谱实现基于电影的推荐系统 知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系。知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务。 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。https://cloud.tencent.com/developer/article/1492199
10.基于Mahout的个性化推荐系统1系统设计在此准备写几篇专题系列文章,专注讲解“基于 Mahout 的个性化推荐系统设计”的整个设计过程及实现。 由于能力有限,本系列文章主要介绍其工程应用部分,对于算法原理部分的解析较少。将详细介绍整个系统架构、数据模型建立、推荐结果、执行计算、呈现结果设计等各部分的设计。 本推荐系统是基于电商平台进行设计开发,对于其它https://hacpai.com/article/1561799936858
11.联邦推荐系统——个性化推荐与隐私安全的兼顾者智能互联网时代,我们的生活正被各式各样的推荐系统包围着。 从电商购物、在线视频到新闻流,推荐系统已然成为智能时代的关键技术,为我们提供着“千人千面”的服务。为了实现精准的推荐效果,推荐系统会收集大量用户行为数据。一般而言,收集的数据越多,对用户和推荐内容的了解就越全面和深入,推荐效果越精准。但随着数据安全https://xie.infoq.cn/article/6bebbf1a280406b9f143a703e
12.基于Spark的电影推荐系统实现基于springboot+vue.js+uniapp小程序的个性化电影推荐系统附带文章源码部署视频讲解等 50 0 0 一乐乐 | 7月前 | 搜索推荐 算法 Java 电影推荐|基于SSM+vue的电影推荐系统的设计与实现(源码+数据库+文档) 电影推荐|基于SSM+vue的电影推荐系统的设计与实现(源码+数据库+文档) 136 3 3 热门https://developer.aliyun.com/article/1237893
