IMDB电影推荐系统 组：Priyanka Bijlani，Sharmeelee Bijlani，Laura Thriftwood，Lakshmi Venkatasubramanian 介绍 在考虑观看哪部电影时，用户可以使用大量的选项。 用户想要自定义建议，以确保最佳地利用其收看时间。 通过增强用户的参与度和对流媒体平台的依赖，业务模型将从强大的推荐系统中受益。 通过该项目，我们可以创建自己的电影推荐系统，该系统采用用户输入的一部电影，并利用电影标题，评分和用户信息的丰富数据集来输出推荐电影。

电影推荐人 项目作者 Bernard Kurka | | 笔记本电脑 执行摘要 我使用Python使用余弦相似度来构建基于项目和基于用户的电影推荐器系统。 在Jupyter笔记本中，我创建了一些功能，可以根据用户输入运行建议。 数据 该数据集包含由600位用户制作的100.000电影评分。 该数据包括9.000个电影标题，可从GroupLens Research网站上获得。 推荐人 基于项目的推荐人。 我建立了这个推荐器，用于计算电影之间的余弦相似度。 使用包含电影等级的两个向量计算相似度。

异火团队 Scrum开发第一周ing ...

介绍 这个项目的想法来自我的硕士论文，该论文专注于电影推荐算法。 实施了命令行系统，该系统允许用户对电影进行评级并接收推荐，我认为以Web应用程序的形式以更加用户友好的方式进行操作会很有趣。 技术领域 Python 3.x Django 3.x HTML CSS NumPy 安装 在mysite / static /目录中，创建一个名为“ private”的新文件夹。 在这个新创建的文件夹中，创建一个名为“ passes.txt”的新文件。 该文件应包含三行： 第一行应该是Djang