实时电影推荐系统项目源码和数据集

实时推荐系统的设计包括使用flink、hbase、kafka、mysql和redis等技术，通过查询用户的评分和商品信息，结合相似度计算和历史数据分析，实现个性化推荐。系统通过内存加载和数据统计，对热门商品进行排序和推荐。

IMDB 的电影元数据集合，挺适合做推荐系统的入门练习。字段信息还挺全，像导演、演员、评分、票房这些你都能拿到，想搞点数据可视化、分类模型或者协同过滤，直接用就行。电影推荐系统的第一步，往往就是找一个结构还算干净的源头。movie-metadata.csv就挺合适，字段清楚、格式规整，嗯，拿来就能搞。像genres和imdb_score这种字段，用来做标签分类、评分预测都还不错。而且它不大，跑模型也快。数据量不算庞大，五千条左右吧，丢给pandas做挺顺手，响应也快。不像那种动不动几个 G 的大文件，加载都让人头大。如果你平时搞点儿Flask或Spark的项目，想临时搭个电影推荐的 Demo，

该数据集包含了推荐系统中常用的电影数据，可以用于基于Spark的电影推荐系统开发和研究。

基于Flask和Spark的电影推荐系统，使用ALS算法和MovieLens数据集。该系统可根据用户的喜好智能推荐电影，方便快捷。

来自 Ciao 购物平台的，是个在推荐系统圈子里蛮有名的老牌数据集了。它最大的亮点是评论内容丰富，除了评分，还能看到用户怎么说商品。像要做<协同过滤>或者<情感>的项目，这个数据集挺合适的。评分、评论、商品类别啥的全都整理得比较清楚，用户的<年龄>、<性别>这些也有，做用户画像会省不少事。而且评论时间也有，想做时间序列推荐的朋友也能用上。如果你在搞<内容推荐>或者<混合推荐>，里面的文本数据和商品分类信息就有用，稍微一下就能上模型了。哦对，数据体量也不算小，用来测算法稳定性也靠谱。整体来说就是个比较全能的推荐研究练手包。要注意的是，评论有些地方是德语或其他语

基于 Spark 的推荐系统源码挺适合做复杂项目练手的，整个架构比较完整，前后端全链路基本都覆盖到了。前端用的是AngularJS 2，虽然版本偏早，但上手快，逻辑清晰。 推荐逻辑用的是协同过滤算法，比如 ALS 和 LFM 这些老牌选手，搭配深度学习的监督学习方法，还加了梯度下降来调优效果。你要是想搞清楚推荐背后的逻辑，看看这个项目挺合适。 MongoDB存储用户和电影数据，Redis负责缓存热点内容，响应也快。ElasticSearch搞全文搜索，那种“你喜欢”式的推荐查找就靠它了。搜索结果出来得挺快，不用担心卡顿。 数据流用的是Kafka，缓存消息挺稳的。Flume搞日志采集，Spark

豆瓣用户的评论数据，886026 条，数量还挺可观的，做推荐系统训练集合适。user、item、rating、type四个字段，分别是用户名、电影或书名、评分、类型。文件是csv格式，utf-8编码，读取也方便，丢进pandas里一行代码就搞定。 豆瓣的数据还不错，内容丰富，评分也比较真实。你想做协同过滤、矩阵分解这类算法，用这份数据挺合适的。不比 MovieLens 差多少，而且多了type这个字段，拿来做多模态推荐、分类推荐也能用上。 另外你要是想拓展下思路，也可以看看下面这几个数据集：MovieLens 的更经典一点，点这里就能下；还有像 新闻推荐、电商评论 这些也蛮值得一试的。 ，al

《基于Hadoop的电影推荐系统源码详解》在当今信息爆炸的时代，如何从海量的电影数据中为用户推荐最合适的影片，成为了娱乐行业的热点问题。本项目是为了满足这一需求而构建的基于Hadoop的大数据处理平台上的电影推荐系统。项目采用Hadoop作为大数据处理框架，Python作为主要开发语言，MySQL作为数据存储，通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的电影推荐。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，允许在廉价硬件上进行大规模数据处理。在本项目中，Hadoop负责处理和分析大量电影评分数据，如ratings.csv和u.data，这些文件包含了用户对电影的评分记录。Python在本项目中

MovieLens 1M 的数据集真的挺经典的，适合想研究推荐系统又不想从零开始搞数据的朋友。数据量刚好——100 万条评分记录，够你跑模型也不会让电脑冒烟。用户信息、电影信息全都有，拿来练手协同过滤再合适不过了。 里面的评分跨度从 1995 年到 2009 年，跨度长、内容全，做冷启动、做时间滑窗实验都挺方便。你可以试试用户协同过滤，比如找出跟你口味相似的影迷，看他们都在看啥，再给你推荐类似的。 物品协同过滤也蛮有意思。你喜欢某部片子，就找相似风格的电影继续推给你。像计算余弦相似度、Jaccard 系数这些，在这个数据集上跑起来都挺顺畅。 要是你想玩点高阶的，也可以上矩阵分解或者深度学习的模