电影推荐引擎。
recommendr的Python项目详细描述
一、二、二、三、三、四、四、四、四、四、四、四、四、四、四、四、四、四、四、四、四、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、六、图片：：https://badge.fury.io/py/recommender.png
：目标：http://badge.fury.io/py/recommender
图片：：https://travis-ci.org/chrislawlor/recommender.png？branch=master
：目标：https://travis ci.org/chrislawlor/recommender
…图片：：https://pypip.in/d/recommender/badge.png
：目标：https://crate.io/packages/recommender？version=latest
>电影推荐引擎。
*免费软件：bsd许可证
*文档：http://recommender.rtfd.org.
features
--
*用于存储电影和分级数据的redis后端。
*一个简单的基于用户的推荐算法，具有可交换距离功能。
*基于项的推荐算法正在工作中。
*一个演示命令行客户端。
尝试一下
----
*克隆repo:：
*使用virtualenvwrapper创建python虚拟环境：：
mkvirtualenv recommender
*安装要求：
pip install-r requirements.txt
*安装建议：
*首先，将一些movielens数据导入redis:：
python data/import廑data.py
*运行演示程序：：
演示程序将询问您的评分，直到您对5部电影进行了评分，然后
它将给出一些建议。建议您在运行演示程序的次数越多时就应该改进。
*注意*：如果您的redis实例不是“locahost:6379”，请设置
“redis主机”和“redis端口”环境变量。如果您希望使用1以外的redis db，请设置``redis-db`.
相似度=sim_distance）
返回给定用户的最佳推荐。它默认使用
欧氏距离作为相似函数，有选择地通过
``recommmender.similament.simu pearson``来使用皮尔逊系数。
：
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*PYPI上的第一个版本。
：目标：http://badge.fury.io/py/recommender
图片：：https://travis-ci.org/chrislawlor/recommender.png？branch=master
：目标：https://travis ci.org/chrislawlor/recommender
…图片：：https://pypip.in/d/recommender/badge.png
：目标：https://crate.io/packages/recommender？version=latest
>电影推荐引擎。
*免费软件：bsd许可证
*文档：http://recommender.rtfd.org.
features
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*用于存储电影和分级数据的redis后端。
*一个简单的基于用户的推荐算法，具有可交换距离功能。
*基于项的推荐算法正在工作中。
*一个演示命令行客户端。
尝试一下
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*克隆repo:：
*使用virtualenvwrapper创建python虚拟环境：：
mkvirtualenv recommender
*安装要求：
pip install-r requirements.txt
*安装建议：
*首先，将一些movielens数据导入redis:：
python data/import廑data.py
*运行演示程序：：
演示程序将询问您的评分，直到您对5部电影进行了评分，然后
它将给出一些建议。建议您在运行演示程序的次数越多时就应该改进。
*注意*：如果您的redis实例不是“locahost:6379”，请设置
“redis主机”和“redis端口”环境变量。如果您希望使用1以外的redis db，请设置``redis-db`.
相似度=sim_distance）
返回给定用户的最佳推荐。它默认使用
欧氏距离作为相似函数，有选择地通过
``recommmender.similament.simu pearson``来使用皮尔逊系数。
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*PYPI上的第一个版本。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
