【源码】基于机器学习和推荐系统的电影推荐系统

项目简介

本项目是基于机器学习算法和推荐系统知识搭建的电影推荐系统。以修改过的MovieLens数据集为依托，参考某科技公司电影网站的真实业务数据架构，打造出符合教学体系的一体化电影推荐系统。系统涵盖离线推荐与实时推荐体系，综合运用协同过滤算法和基于内容的推荐方法进行混合推荐，实现了从前端应用、后台服务、算法设计到平台部署的多方位闭环业务。

项目的主要特性和功能

1. 数据集处理：采用修改过的MovieLens数据集作为数据基础。
2. 推荐算法：结合协同过滤算法与基于内容的推荐方法。
3. 系统架构：具备离线推荐与实时推荐体系。
4. 多方位实现：达成从前端应用、后台服务、算法设计实现到平台部署的闭环业务。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，并安装所需依赖库（如NumPy、Pandas等）。
2. 数据准备：下载并处理MovieLens数据集，保证数据格式符合项目要求。
3. 运行算法：
4. 打开07_LFM梯度下降代码实现.py文件。
5. 按需调整超参数（如隐特征向量的维度K、最大迭代次数max_iter、学习率alpha和正则化系数lamda）。
6. 运行文件，算法会输出分解后的用户特征矩阵P和物品特征矩阵Q，以及损失函数值。
7. 测试与验证：使用测试函数LFM_grad_desc验证算法有效性，依据输出结果调整算法参数。
8. 系统集成：将算法集成到推荐系统的前端应用和后台服务中，开展整体系统的测试与部署。

借助以上步骤，用户可基于本项目构建完整的电影推荐系统，并根据实际需求进行优化和扩展。

下载地址

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