数据挖掘－matlab实现基于MovieLens数据集的协同过滤电影推荐系统

最新推荐文章于 2025-10-06 10:42:19 发布
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#matlab #协同过滤 #电影推荐系统 #MovieLens #数据挖掘

这是一个关于协同过滤推荐系统的项目，提供了一个可供下载的学习资源。作者希望有兴趣的人士共同学习并给予支持，通过给予GitHub上的项目页面一个小星星的方式表示感谢。该项目将会持续更新。
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03-16 676
clear;clc;[~, ~, raw] = xlsread('D:\My Documents\MATLAB\MovieLens\data.xlsx','u_data','A2:D100001');raw(cellfun(@(x) ~isempty(x) && isnumeric(x) && isnan(x),raw)) = {''};%% Replace non...
基于协同过滤算法的电影推荐系统
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weixin_63982010的博客
10-06 565
文章摘要 协同过滤算法是解决电影推荐中信息过载问题的有效方法，通过分析用户历史行为与偏好实现个性化推荐。该系统基于Java语言开发，采用Spring Boot框架和MySQL数据库，结合用户协同过滤（User-Based CF）与物品协同过滤（Item-Based CF）两种核心算法，解决冷启动、数据稀疏性等挑战，并引入深度学习和图神经网络优化推荐效果。系统支持用户注册、电影浏览、评分反馈及个性化推荐功能，界面友好（如图片所示），后台通过Eclipse工具实现高效开发。未来可结合多模态数据进一步提升推荐质量
基于MATLAB的协同过滤影视推荐以及点播
10-19
通过MATLAB的编制来完成一个基于协同过滤算法的影视相关推荐以及影视点播的排行。其中协同过滤算法之中需要运用到一定的相似度计算函数最好能使用Eulid距离，cosine 或者皮尔逊函相关系数等，如果您有更好的函数方法都可以，只是一定要让我知道其中的使用方法以及代码运作，因为事关我毕业的答辩。 关于数据源方面，我没有从网上的平台上扒到可以用的数据，可以的话希望您能自拟，最后希望可以向我解释一下数据的格式以及如何输入。 关于输出，我希望得到的页面是对于数据中不同用户的影视推荐以及数据中所有影视点播量的排行
机器学习：matlab实现协同过滤算法进行电影推荐
ShadyPi的IT笔记
02-11 2260
用matlab实现协同过滤来推荐电影
movielens_recommend:基于movielens数据集的电影推荐系统
05-16
毕业设计--基于Django的电影推荐系统和论坛 说明 新手建议结合pycharm使用， 注册普通用户通过web界面来设置，创建创建用户通过creeatsuperuser创建。下文有详细命令 导入电影信息通过insert_movies_script.py来操作 (会删除已有的所有信息!) 前端展示 浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点: 最热电影，火爆排行...之类的。每种有10条。 我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推荐。两种推荐思路下文有介绍 系统采用的技术 前端: bootstrap3 css 框架 后端: django 2.2.1 + sqlite3数据库 (MVC框架) 数据: python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据，保存到本地csv文件中 主要功能: 录入图书信息，用户打分，电影标签分类，电影推荐，电影分享，电影收藏，后台管理系统
matlab、协同过滤、MovieLens数据集电影推荐系统_matlab, collaborative filteri
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MovieLens数据集是一个广泛使用的电影推荐系统测试数据集，由美国明尼苏达大学的GroupLens项目组提供，它包含了大量的用户对电影的评分信息，非常适合用于开发和测试推荐系统。 Matlab作为一种高性能的数值计算和...
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在本资源中，使用 MATLAB 编程语言实现了完整的基于项目的协同过滤算法，并以著名的 MovieLens 数据集作为实验数据，展示了从数据预处理、相似度计算、预测生成到推荐结果输出的全流程实现过程。该实现不仅具备良好...
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标题“movielens100k”和描述“本数据集用于科研类，在社交网路、复杂网络等领域中，以及在推荐系统的研究中使用较多。”指出了一项特别的数据集，即MovieLens 100K数据集。MovieLens是由GroupLens研究小组维护的一...
基于Matlab的电影推荐系统课程设计源码
资源摘要信息:"该资源为计算机相关专业的学生、老师或企业员工提供了一个完整的电影推荐系统项目案例，包括基于Matlab编程语言和MovieLens数据集的协同过滤推荐算法的实现。本项目可作为课程设计、毕业设计或大作业...
22、协同过滤与深度学习：原理、实现与应用
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本文详细介绍了协同过滤和深度学习的基本原理、实现方法及其应用。内容涵盖基于内存和模型的协同过滤算法，包括用户和物品的相似度计算、预测评分及推荐生成，并通过Python代码演示了如何构建推荐系统。同时，文章还深入探讨了深度学习的基础知识，如人工神经网络（ANN）、多层感知机（MLP）在图像分类中的应用，并以MNIST数据集为例展示了深度学习流程。最后总结了协同过滤与深度学习在实际场景中的使用要点，为读者提供了一套完整的理论与实践指导。
DFT的matlab源代码-MovieLens-EDA:电影评级和评论的MovieLens数据集分析
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DFT的matlab源代码MovieLens数据集分析 马修·约翰逊（Matthew Johnson） 数据集包含4个与电影分级有关的csv文件。 我想探索： 哪些类型与评级趋势或分布最相关？ 用户评分习惯（高/低方差，高/低趋势）。 与正面评分与负面评分相关的标签。 预算/工期与评分是否有任何关系？ DataFrame形状：电影：（9125，3），评分：（100004，4），标签：（1296，3），链接：（9125，3） % matplotlib inline import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns movies = pd . read_csv ( 'movies.csv' ) ratings = pd . read_csv ( 'ratings.csv' ) tags = pd . read_csv ( 'tags.csv' ) movies_2 = pd . read_csv ( 'movies_exploded.csv' ) im
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