基于tensorflow的个性化电影推荐系统实战(有前端)
Python基于协同过滤算法的电影推荐视频网站源码设计
使用sparksql技术,读取hdfs文件到dataframe,然后跑sql语句进行电影分析,结果写出到mysql (hadoop集群、spark on yarn、pyspark编程)
[2020.3 - 2020.6]使用movieLens数据集, 分别用基于用户的CF, 基于物品的CF, 基于内容的方法进行推荐, 最后用融合推荐的方法, 将不同算法推荐的结果结合起来, 训练LR分类器, 得到新的推荐列表。
使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台,使用Spark进行数据处理并进行电影推荐