基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能网页电影推荐-机器学习算法应用(含python、JavaScript源码)+数据集下载

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1.项目基于Movielens数据集，采用协同过滤、矩阵分解以及建立LDA主题模型等机器学习算法，旨在设计和训练一个合适的智能电影推荐模型。最终的目标是根据电影的相似性以及用户的历史行为，生成一个个性化的电影推荐列表，从而实现网站为用户提供精准电影推荐的功能。 2.项目运行环境：包括Python 环境、Pycharm 环境及数据库环境。 3.项目包括5个模块：数据爬取及处理、模型训练及保存、接口实现、收集数据、界面设计。其中数据集可以从网站下载或爬虫获取http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-1m-README.txt；模型训练主要包括协同过滤、矩阵分解、LDA主题模型；接口实现主要包括流行电影推荐、相邻用户推荐与相似内容推荐；电影推荐系统将收集用户行为,完成相应预测和推荐。 4.博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134178416 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_31136513/88499212?utm_source=bbsseo