基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（一）

前言

前段时间，博主分享过关于一篇使用协同过滤算法进行智能电影推荐系统的博文《基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集》，有读者反映该项目有点复杂，于是我决定再给大家分享个使用html" title=机器学习>机器学习算法简单实现电影推荐的项目。

本项目基于Movielens数据集，采用协同过滤、矩阵分解以及建立LDA主题模型等html" title=机器学习>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。

首先，项目收集了Movielens数据集，其中包含了大量用户对电影的评分和评论。这个数据集提供了有关用户和电影之间互动的信息，是推荐系统的核心数据。

然后，项目使用协同过滤算法，这可以是基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）或基于item的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）。这些算法分析用户之间的相似性或电影之间的相似性，以提供个性化推荐。

此外，矩阵分解技术也被应用，用于分解用户-电影交互矩阵，以发现潜在的用户和电影特征。这些特征可以用于更准确地进行推荐。

另外，项目还使用了LDA主题模型，以理解电影的主题和用户的兴趣。这有助于更深入地理解电影和用户之间的关联。

最终，根据电影的相似性和用户的历史行为，系统生成了一个个性化的电影推荐列表。这个列表可以根据用户的兴趣和偏好提供电影推荐，从而提高用户体验。

总结来说，这个项目结合了协同过滤、矩阵分解和主题建模等技术，以实现一个个性化电影推荐系统。这种系统有助于提高用户在网站上的互动和满意度，同时也有助于电影网站提供更精准的内容推荐。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

在这里插入图片描述

系统流程图

系统流程如图所示。

在这里插入图片描述

运行环境

本部分包括 Python 环境、Pycharm 环境及数据库环境。

Python环境

需要Python 3.6及以上配置，在Windows环境下推荐下载Anaconda完成Python所需环境的配置，下载地址为https://www.anaconda.com/，也可下载虚拟机在Linux环境下运行代码。

鼠标右击“我的电脑”，单击“属性”，选择高级系统设置。单击“环境变量”，找到系统变量中的Path，单击“编辑”然后新建，将Python解释器所在路径粘贴并确定。

Pycharm 环境

安装PyCharm，PyCharm下载地址为https://www.jetbrains.com/pycharm/download/，进入网站后单击Comminity版本下的DOWNLOAD下载安装包，下载完成后安装。新建PyCharm项目，打开PyCharm,选择菜单项File→New→NewProject→Django。Name可自定义，Location为项目保存的地址，Existing interpreter为该项目使用的Python翻译器，需要3.6以上版本。单击Create，完成新建项目。安装Python所需的第三方安装包并导入，设置编译器。

数据库

数据库下载地址为http://www.postgres.cn/index.php/v2/home。下载安装后用程序菜单名为PostgreSQL11文件夹下的pgAdmin4应用安装数据库。

工程源代码下载

详见本人博客资源下载页

其它资料下载

如果大家想继续了解人工智能相关学习路线和知识体系，欢迎大家翻阅我的另外一篇博客《重磅 | 完备的人工智能AI 学习——基础知识学习路线，所有资料免关注免套路直接网盘下载》
这篇博客参考了Github知名开源平台，AI技术平台以及相关领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士等约有近100G相关资料，希望能帮助到所有小伙伴们。