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搜索资源 - movie recommendation
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基于apache mahout开发的社会化推荐引擎，电影推荐系统的源码实例。-Apache mahout on the development of social recommendation engine, movie recommendation system source code examples.
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基于协同过滤推荐的电影推荐系统源码（JAVA）-Movie recommendation based on collaborative filtering recommender system source code (Java)
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电影推荐系统，学校要求做的，vc，比较简单-Movie recommendation system, the school asked to do, vc, is relatively simple
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flixster，网站数据的电影推荐，使用热传导，混合推荐等多种方式实现的用户推荐-flixster, movie recommendation site' s data, the use of heat transfer, mixing and recommend ways to achieve user recommendation
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本系统在Myeclipse下可以直接运行,选取了原上传代码中的一个算法进行分析运算。
上传文件中有该系统的相关说明。建议大家去Mahout官网查看详细说明。
先前上传的代码是在ANT下运行http://download.csdn.net/source/3358441
电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于
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向用户进行推荐，通过用户的评分找相似用户，然后推荐相似用户看过并且评价高的电影，被推荐的用户没有看过的电影推荐给该用户。-To recommend to the user through the user' s ratings to find similar users, and then recommend similar users have read and evaluate high movies, users are recommended not seen the movie
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影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用UserSimilarity计算用户间的相似度.UserNeighborhood根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由Recommender提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的电影信息显示在网页结果页中，推荐完成。-Movie recommendation system is based on the user s recommen
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使用SlopeOne算法实现的电影推荐算法。-A movie recommendation algorithm SlopeOne algorithm implementation.
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电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。-Movie recommendation system references a collaborative filtering algorithm recommendation engine Taste Apache Mahout provided it implements the basic use
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电影推荐系统。基于用户和基于系统。根据个人爱好或者电影评分来对用户进行推荐-Movie recommendation system. And based on user-based systems. Recommended to the user based on personal preference or a movie score
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基于协同过滤推荐recommendation的电影推荐系统源码-Movie recommendation based on collaborative filtering recommender system source code
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jsp实现的简易电影推荐系统系统，主要使用java编写带有自写前端页面还有后端逻辑-Easy movie recommendation system implemented system jsp
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《推荐系统实践》作者：项亮；书籍全部章节配套源代码；仅供学习分享，如有侵权立刻删除。(The "source code" of Recommended system practice.)
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电影推荐系统，运用协同过滤算法，运行ex8_cofi进入主程序(The application of collaborative filtering algorithm in movie recommendation system)
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吴恩达机器学习公开课第九周作业，教你如何用“协同过滤”算法实现电影推荐系统(Andrew NG machine learning open class ninth weeks assignment to teach you how to use the "collaborative filtering" algorithm to implement the movie recommendation system)
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实现基于协同过滤的电影推荐算法，并在真实的数据集上与其他基准算法做
对比，实现电影推荐。(The implementation of collaborative filtering based film recommendation algorithm is implemented on a real dataset with other benchmarks. Comparison, the implementation of the movie recommendation.)
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基于协调过滤算法的电影推荐系统Java实现代码(Java implementation code of movie recommendation system based on coordinated filtering algorithm)
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实现电影推荐系统，互联网某电影点评网站，利用用户对电影的打分表来给用户推荐电影(Using MapReduce for movie recommendation system)
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利用协同过滤算法对movielens中的数据进行电影推荐(Collaborative filtering algorithm for movie recommendation in movielens)
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这是用Python写的一个电影推荐系统，希望对他人有帮助。(This is a movie recommendation system written in Python, I hope it will be helpful to others.)
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