正好，这段时间宝宝出生，一边陪宝宝和宝妈，一边把自己做的这个豆瓣电影爬虫的数据采集部分跑起来。现在做一个概要的介绍和演示。...动机 采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据。 电影详情页如下图所示 需要保存这些详情字段如导演、编剧、演员等还有图中右下方的标签。 ...数据库设计 有了如上的需求，需要设计表，其实很简单，只需要一张电影详情表movie和一张电影短评表comments，另外还需要一张存储网页提取的超链接的记录表record。...使用的技术 语言：Java（语言是一门工具，网上用python,java,nodejs比较多） 数据库：Mysql（轻便易用） 解析页面：Jsoup（比较熟悉httpparser...Java豆瓣电影爬虫——使用Word2Vec分析电影短评数据 Java豆瓣电影爬虫——小爬虫成长记（附源码） 程序爬取控制在豆瓣可接受范围内，不会给豆瓣服务器带来很大的压力，写此程序也是个人把玩
项目介绍 开发技术 : springmvc+spring+mybatis(ssm)框架 mysql数据库 支付宝沙箱支付 layUI 百度echart...
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。...主要分为三大模块： one: 爬虫模块：request 库、json 库、MySQL two: 推荐系统模块：基于物品的协同过滤算法（ItemCF 算法） three: GUI 模块：PyQt5 开发环境
项目介绍 开发技术 : springmvc+spring+mybatis(ssm)框架 mysql数据库 支付宝沙箱支付 layUI 百度echar...
一、效果展示 通过Python实现一个电影订票系统，效果如下所示： http://mpvideo.qpic.cn/0bc3niabuaaab4akb5jce5rfa2wddjvaagqa.f10002...# 没有在循环内部结束程序，说明不存在没有被预订的座位 print("非常抱歉，所有座位都被订满了，无法为您保留座位") 3.3 film_selector.py 先来解决ling一项任务：电影选择系统...出于人性化考虑，我们希望用户既可以输入序号选择观看电影，也可以输入 x 选择退出系统。...为此，我们需要完成下面两样需求： 和选座系统一样，我们可以把“选择电影场次”功能抽象成一个类，称为 电影选择系统。...而根据用户选择，预订某一场次的座位，实际上是先调用 电影选择系统 选择电影，再调用 选座系统 预订座位。
以下是我的学习输出: 项目框架 数据源解析 统计推荐模块 离线推荐模块 实时推荐模块 ending：混合推荐 总结 以上便是电影推荐系统设计
电影推荐系统设计 主要内容 项目框架 数据的生命周期 大数据的处理流程 系统模块设计 项目系统架构 系统数据流图
第一步：给系统取个名称：移动电影售票系统。...系统按查询条件查询电影信息和价格信息 4. 系统显示查询到电影详细信息 5. 参与者选中某个电影 6. 系统显示该电影的详细信息 替代流程 3a....系统显示当前订单 替代流程 3a. 系统没有检索到所需电影 3a1. 系统显示“没有找到适合条件的电影” 企业规则 a....商户请求发布电影信息 2. 系统显示发布电影信息界面 3. 商户输入电影信息 4. 系统检查输入的电影信息 5....系统保存电影信息 替代流程 3a.商户输入电影信息不完整 3a1.系统提示商户输入完整的电影信息 企业规则 1.
随着互联网的发展和数字内容的丰富，电影推荐系统已成为提高用户体验和平台运营效率的关键技术。电影推荐系统利用用户的历史行为数据、电影的属性信息以及用户的反馈，向用户推荐他们可能感兴趣的电影。...这种系统广泛应用于流媒体平台、在线电影网站和社交网络等。 电影推荐系统不仅能帮助用户发现新电影，还能显著提高用户的观看时间和平台的用户粘性。...电影推荐系统的基本架构 电影推荐系统的基本架构包括以下几个主要模块： 阶段 内容...SVD通过将用户-电影矩阵分解为几个低维矩阵的乘积，从而找到潜在的用户和电影特征。通过这种方式，系统能够推测用户对未看电影的可能评分。...电影推荐系统在不断发展和优化中，技术的进步和用户需求的变化推动着系统的演进。
在上篇实现了电影详情和短评数据的抓取。到目前为止，已经抓了2000多部电影电视以及20000多的短评数据。 数据本身没有规律和价值，需要通过分析提炼成知识才有意义。...抱着试试玩的想法，准备做一个有关情感分析方面的统计，看看这些评论里面的小伙伴都抱着什么态度来看待自己看过的电影，怀着何种心情写下的短评。 ...获取数据（这里是豆瓣电影短评数据） 2. 数据处理（将短评数据使用分词器分词，并以空格连接分词结果） 3....，2万多条，对应的大概是2000多部的电影，一部电影抓的短评数在10条左右。...; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.logging.Filter
所以，废话不多说，让我们直接进入推荐系统的基础。 什么是推荐系统? 简单地说，推荐系统是一个过滤程序，其主要目标是预测用户对特定领域的项目或项目的“评级”或“偏好”。...在我们的例子中，这个特定于领域的项目是一部电影，因此，我们推荐系统的主要重点是在给定用户的一些数据的情况下，过滤和预测哪些是用户更喜欢的电影。 有哪些不同的过滤策略? !...用户的推荐系统检查过去的喜好,找到这部电影《The Prestige》,然后试图找到类似的电影,使用数据库中的信息,如主演、导演、相关体裁的电影，制作公司等，基于这些信息找到类似于《The Prestige...让我们开始编写我们自己的电影推荐系统 在这个实现中，当用户搜索一部电影时，我们将使用我们的电影推荐系统推荐排名前10的类似电影。我们将使用基于项目的协同过滤算法。...排名前十的电影都是严肃的、用心的电影，就像《记忆碎片》本身一样，所以我认为这个结果也是好的。 我们的模型运行得很好——一个基于用户行为的电影推荐系统。因此，我们在此总结我们的协同过滤。
最近花时间学习了一下使用Java获取网站数据的方法，自己也亲自动手实践一下；共获取3000+数据，去除重复的数据剩余2000+，使用JFreeChart根据电影评分做出几张简单的统计图。...电影评分统计图： JFreeChart生成图片 ? ? ? 使用jsoup获取该网站的电影数据信息，此网站动态加载数据，如果直接查看网页源代码是看不到数据的。...部分代码如下： movieServlet.java 主要的功能为：获取网站的电影数据 首先获取每一个电影分类的链接： ?...System.out.println("正在获取数据ing..."); listMovie.add(movie); } return listMovie; } ScoreServlet.java...} } request.setAttribute("lineChart", "lineChart.jpg"); } MovieDao.java
主要数据模型 统计推荐模块 历史热门电影统计 近期电影热门统计 电影平均评分统计 各类别Top10评分电影统计
%% Machine Learning Online Class % Exercise 8 | Anomaly Detection and Collabora...
一、项目介绍 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...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。...可根据需求更换，0.0.0.0表示所有主机都可访问，若设置为127.0.0.1，则表示只可本地访问） 离线处理（可选部分） 将项目目录下spark/jars文件夹中的mysql-connector-java...电影搜索框搜索电影 电影搜索框搜索电影结果显示 电影类别超链接搜索结果显示 5、电影默认推荐 电影默认推荐栏目显示 6、普通用户功能 用户在评论区添加评论 用户在评论区添加评论成功提示...电影取消收藏成功提示 电影收藏管理中心 电影评分成功提示 主页显示栏目电影推荐 页面顶部电影推荐 电影详情页推荐 用户注销提示 7、管理员功能 普通用户与管理员菜单栏对比 管理系统登录页面
为什么是推荐系统？ 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。...本文介绍的推荐系统分四个主要步骤实现： 第1步：计算每部电影的加权平均分，以便向最终用户推荐最受欢迎的100部电影的目录 第2步：使用机器学习算法建立5部“流行”电影的推荐：使用Scikit learn...）部署最终系统 我们使用的数据集中，用户对他们看过的电影进行了评分。...第1步：计算每部电影的加权平均分 这第一步的目标是为我们推荐系统的最终用户提供一个流行电影的目录，他们可以从中选择自己喜欢的电影。 ?...你现在可以尝试实现你自己的系统版本了。 总结 在本文中，我们共同了解了如何使用Python编程语言将一个简单的数据集转换为一个真正的电影推荐系统，并将其部署为一个web应用程序。
离线推荐模块 ALS推荐模型训练 计算用户推荐矩阵 计算电影相似度矩阵 存储电影相似度矩阵
实时推荐模块 基于模型的实时推荐模块 推荐优先级计算 基于内容的推荐 混合推荐-分区混合
数据源解析 电影信息 用户评分信息 电影标签信息
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