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【大数据毕设实战】基于python的电影推荐及数据分析 python爬虫、协同过滤推荐算法、数据分析-可视化-电影推荐系统-django-源码+录屏共计14条视频,包括:系统简介、2.项目配置、3.数据爬取等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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本文运行环境:Python3.8,Pycharm;Win10系统 需要的库 :requests、bs4 整个项目的思路是 找到目标电视剧分集剧情的链接 根据第一集剧情的网页链接,构造全部剧集的链接 爬取内容并保存 简单可视化 第1步,分析目标网页 本文的目标网页为《从前有座灵剑山》的分集剧情 ...
以下是我们构建电影推荐系统的步骤摘要: 导入和合并数据集并创建 Pandas DataFrame 为了更好分析数据创建衍生变量 使用Seaborn 可视化数据 通过设置阈值来清洗数据 创建了一个以用户为索引、以电影为列的数据透视表 建立一个 kNN 模型,并输出 5 个与每部电影最相似的推荐 ...
#使用TensorFlow中的tf.summary模块,它用于将TensorFlow的数据导出,从而变得可视化,因为loss是标量,所以使用scalar函数 tf.summary.scalar('loss', loss) #将所有summary信息汇总 summaryMerged = tf.summary.merge_all() #定义保存信息的路径 filename = 'F:\datasets\慕课电影推荐系统数据集\ml-latest-small\movie...
基于Python的个性化电影推荐系统主要包括了电影数据爬取、数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化和后台信息管理。关键词：Django；电影推荐；python；用户偏好；Abstract In recent years, with the development of domestic economy, various cultural and recreational activities have occupied an important ...
系统架构:B/S 后端:Django 前端:vue 工具:PyCharm 四、热门电影数据可视化分-项目展示 页面展示: 五、热门电影数据可视化分-代码展示 from django.shortcuts import render, get_object_or_404, redirect fromdjango.http import JsonResponse from .models import Movie ...
由于推荐系统需要对海量的数据进行过滤、计算、可视化等操作,常用的Web技术如ASP、PHP、JSP等,这些技术在大量的数据处理和可视化等表现上并不具备优势。而使用Python开发的Django、Flask、Pyramid等Web框架技术,却非常适合进行大数据处理,其科学计算库SciPy、Padas、IPython等众多科学计算库,更是为Web技术的大数据方向提供了...