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基于豆瓣影视数据(不完整)的影视大数据分析平台。爬虫（影视数据和用户数据），推荐系统（基于用户的协同过滤算法），后台（flask实现的简易后台）。
☆34Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for movie-recommender-system
Users that are interested in movie-recommender-system are comparing it to the libraries listed below
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- 基于协同过滤的电影推荐系统 Django☆42Updated 5 years ago
- 基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统☆73Updated 4 years ago
- 使用Django2.2+MySQL+spark实现在线电影推荐系统。其中MySQL部分支持在线计算，spark支持离线计算。☆35Updated 6 years ago
- 基于机器学习与django的电影推荐系统☆20Updated last year
- 音乐推荐系统，python编写，涉及flask框架，scrapy爬虫，MySQL数据库，selenium，chrome driver，使用surprise库协同过滤算法☆86Updated 6 years ago
- 简单的基于新闻语料的推荐算法实现☆21Updated 8 years ago
- 上创项目-flask+python-基于协同过滤的图书推荐系统☆35Updated 5 years ago
- 基于Django的在线选修课程推荐系统☆42Updated 3 years ago
- 基于movielens数据集的电影推荐系统☆45Updated 2 years ago
- 基于豆瓣电影爬虫及Spark数据分析可视化设计毕业源码案例设计☆14Updated 2 years ago
- 基于Django框架结合机器学习算法的图书智能推荐平台☆14Updated 5 years ago
- 计算机毕业设计之Python+Spark+LSTM电商爬虫 商品推荐系统 商品评论情感分析 电商大数据 电商推荐系统 大数据毕业设计☆20Updated 2 years ago
- 基于用户行为（关键词和查看过的新闻）的个性化新闻推荐系统☆41Updated 6 years ago
- 毕业设计 - 书籍推荐系统☆49Updated 10 years ago
- 请切换分支到Django-vue！！！毕业设计-中国知网（cnki）爬虫及数据可视化，采用Django和Celery将爬虫内置在网站内，展示实时爬取的数据☆78Updated 3 years ago
- Python网络爬虫与推荐算法新闻推荐平台：网络爬虫：通过Python实现新浪新闻的爬取，可爬取新闻页面上的标题、文本、图片、视频链接（保留排版） 推荐算法：权重衰减+标签推荐+区域推荐+热点推荐☆116Updated 4 years ago
- 🌞🌈豆瓣电影短评数据挖掘与情感分析，爬取票房和评分榜单以及短评共20w+，数据清洗特征工程，评分预测，和短评二极性分类☆18Updated 3 years ago
- 一个简单的电影推荐网站，基于爬取的豆瓣电影数据和协同过滤算法，使用Django框架搭建。demo曾获全国应用统计研究生案例大赛二等奖。☆50Updated 2 years ago
- 本作品在研究推荐系统相关理论知识的基础上，综合使用数据库、机器学习、爬虫、网页交互等技术，结合经典推荐算法，搭建基于网络热点的综合个性化推荐系统，旨在为用户提供及时精准的个性化网络信息服务。☆13Updated 3 years ago
- 毕业设计，（文章推荐系统）☆23Updated 7 years ago
- 图书推荐系统-基于Web，使用python的Django框架开发，数据使用Scrapy进行采集。☆23Updated 6 years ago
- 毕业设计-主动学习推荐系统 的实现☆35Updated 10 months ago
- 豆瓣探索者这个作品是依托豆瓣这个平台制作的一个数据分析系统。本作品使用Python的BeautifulSoup库爬取了电影、图书、音乐这三个方向的数据存入MongoDB的NoSQL数据库，使用Pyecharts库得到了诸如单部电影评分分布的一维数据图、评分与评论数关系的二维…☆84Updated 4 years ago
- 基于spark的推荐系统的实现（电影推荐系统）☆27Updated 9 years ago
- 分布式采集拉钩网中杭州爬虫相关职位的数据并使用Flask进 行数据的可视化与分析☆37Updated 7 years ago
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫，来为本软件提供实时数据采集的能力，并将评论情感极性分析和用户打分相结合，在首先考虑用户打分的情况…☆45Updated 4 years ago
- 基于照片分享的旅游景点推荐系统☆56Updated 6 years ago
- 基于Django的定点景点及酒店推荐预订系统☆34Updated 4 years ago
- Jobs-Recommendation-System使用Scrapy爬虫框架对招聘网站进行爬取，并使用ETL工具将数据存储到分布式文件系统；利用大数据，机器学习等技术对求职者和职位信息进行画像建模，并通过推荐算法对求职者做出职位的智能推荐。☆121Updated 5 years ago
- 数据分析和可视化毕设☆81Updated 7 years ago