人工智能-项目实践-推荐算法-基于豆瓣电影用户数据使用Canop+K-means聚类实现的协同过滤推荐算法

基于内容的电影推荐系统，使用AJAX进行情感分析 可以在以下位置找到此应用程序的更新版本： : 基于内容的推荐系统推荐与用户喜欢的电影相似的电影，并分析用户对该电影给出的评论的情绪。 电影的详细信息（标题，类型，放映时间，评分，海报等）是通过TMDB使用API​​， //www.themoviedb.org/documentation/api并使用电影中的IMDB ID来获取的。 API，我进行了网络抓取，以使用beautifulsoup4在IMDB站点中获得用户给出的评论，并对这些评论进行了情感分析。 查看现场演示： : 链接到youtube演示： : 注意 电影院 我已经开发了一个类似的应用程序，称为“电影院”，它支持所有语言的电影。 但是与此应用程序唯一不同的是，我在“电影院”中使用了TMDB的推荐引擎。 我在此应用程序中开发的推荐部分不支持多语言电影，因为它消耗了200％的RAM（即使将其部署到Heroku之后）也无法为TMDB中的所有700,000部电影生成Count Vectorizer矩阵。 链接到“电影院”应用程序： : 如果您要查找的电影

豆瓣电影用户评论数据40万条，包括如下字段：id，time，movieId，rating，content，creator，addTime

这个文件是根据真实电影院用户观看电影的记录数据，数据是excel类型的，总共有六份数据，有用户喜好，电影类型，电影名称，用户名称等，可以作为基础数据作为研究