MovieLens 20m 电影推荐数据集包含 138493位 用户对 27278部 电影的 20000263项 电影的评分(1-5分)，电影标签数为 465564个，数据采集自网站 movielens.umn.edu，时间段为 1995.01-2015.03。

电影 我的《高性能单页 Web 应用程序》一书的源代码， 。 源代码包含 4 个 Web 项目。 前 3 章与本书的第 2、3 和 5 章相关。 这些章节涉及响应式网页设计技术。 源代码的最大部分是实际演示应用程序的代码， 。 这是一个示例单页应用程序，使用了我自 2010 年以来学习和创建的库和原则。我的库包括： DeepTissue - ToolbarJS - SPAJS - DollarBill - SPAHelper - Backpack - JavaScript 模块参考 - PanoramaJS - 这本书包含 20 章，估计有 395 页。 各章如下： 什么是现代 Web 应用程序？ 创建现代 Web 应用程序布局 制作电影海报的网格和列表 添加触摸 负责任的内容设计 组织应用程序资源 创建一个自实例化、可扩展的 JavaScript 模块 G

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MoviesWeb_plus 此项目需要 电脑上 安装有 node+MongoDB数据库。 app.js启动node服务器。 该项目是MoviesWeb的升级版，在原有的基础上，进行了优化了项目目录 和代码。 1.加了用户的登录注册 2.以及管理员的权限管理。 3.实现了用户的修改和删除。 4.密码实现了 MD5加盐（加密） 5.用户登录会话 ，做了持久化处理。 6.增加某个电影的访客量。 7。增加了首页 ，电影的增加效果，以及美化 电影首页--localhost:3000/index 电影详情页--localhost:3000/detail 电影后台列表页--localhost:3000/film/list 电影后台录入页--localhost:3000/film/admin 用户 登录--localhost:3000/user/signin 用户 注册--localhost:3000/

基于NodeJs + MongoDB + jQuery + Bootstrap建造的豆瓣电影网站 一，简介 本项目是基于Nodejs的练习手项目，期间参考了慕课网（代码结构及路由全都重新改造），在老师所讲的基础上增加了很多的功能和完善，项目基于Express 4.15版本，，代码采用Es6编写，代码已加注释，提高了阅读性和维护性，有助于参考： 1，项目前端建设： 使用jQuery和Bootsrap完成网站前端JS脚本和样式处理； 前一级的数据请求交互通过Ajax完成； 约会了Moment.js格式化前端页面显示时间； 2，项目筹备建设： 使用NodeJs的express框架完成电影网站布局的构

数据集官网：https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ 数据集的训练集和测试集各有25000个样本，且正负样本个数相同，均为12500个。 该数据集和官网提供的相比，去除了一些不必要的文件，其他均未改动。

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带有Python的电影推荐系统 通过推荐与特定电影最相似的电影的基本推荐系统。 使用该样本来构建系统，这不是一个可靠的系统，只会告诉您哪些电影与您选择的电影更相似。