新工科 课程 电影网站基于用户评分的协同推荐
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电影网站基于用户评分的协同推荐
大数据
推荐系统是一个相当火热的研究方向,在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注,在各行各业也得到了广泛的应用,在电子商务网站,视频网站,社交,电子阅读等领域,随处可见。推荐功能是用户对产品的使用体验得到了极大的提高,同时也使内容提供商和平台得到了实惠,推荐系统是一个可以实现多赢的系统,因此受到广大平台和用户的喜爱。 本实验以用户对电影评分数据(数据来源于movieLens网站),分别讲解基于用户的协同过滤推荐和基于电影的协同过滤推荐原理和python实现方式。
实验列表
  • step1
    实验1 数据读取与查看
    推荐系统是一个相当火热的研究方向,在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注,在各行各业也得到了广泛的应用,在电子商务网站,视频网站,社交,电子阅读等领域,随处可见。推荐功能是用户对产品的使用体验得到了极大的提高,同时也使内容提供商和平台得到了实惠,推荐系统是一个可以实现多赢的系统,因此受到广大平台和用户的喜爱。
         本实验以用户对电影评分数据(数据来源于movieLens网站),分别讲解基于用户的协同过滤推荐和基于电影的协同过滤推荐原理和python实现方式。
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  • step2
    实验2 推荐最热的电影和评分最高的电影
    推荐系统是一个相当火热的研究方向,在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注,在各行各业也得到了广泛的应用,在电子商务网站,视频网站,社交,电子阅读等领域,随处可见。推荐功能是用户对产品的使用体验得到了极大的提高,同时也使内容提供商和平台得到了实惠,推荐系统是一个可以实现多赢的系统,因此受到广大平台和用户的喜爱。
         本实验以用户对电影评分数据(数据来源于movieLens网站),分别讲解基于用户的协同过滤推荐和基于电影的协同过滤推荐原理和python实现方式。
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  • step3
    实验3 基于用户的协同过滤推荐
    推荐系统是一个相当火热的研究方向,在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注,在各行各业也得到了广泛的应用,在电子商务网站,视频网站,社交,电子阅读等领域,随处可见。推荐功能是用户对产品的使用体验得到了极大的提高,同时也使内容提供商和平台得到了实惠,推荐系统是一个可以实现多赢的系统,因此受到广大平台和用户的喜爱。
         本实验以用户对电影评分数据(数据来源于movieLens网站),分别讲解基于用户的协同过滤推荐和基于电影的协同过滤推荐原理和python实现方式。
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  • step4
    实验4 基于电影的协同过滤推荐
    推荐系统是一个相当火热的研究方向,在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注,在各行各业也得到了广泛的应用,在电子商务网站,视频网站,社交,电子阅读等领域,随处可见。推荐功能是用户对产品的使用体验得到了极大的提高,同时也使内容提供商和平台得到了实惠,推荐系统是一个可以实现多赢的系统,因此受到广大平台和用户的喜爱。
         本实验以用户对电影评分数据(数据来源于movieLens网站),分别讲解基于用户的协同过滤推荐和基于电影的协同过滤推荐原理和python实现方式。
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