Movie-Recommendation-System

文本特征算相似度，毫秒级返回相似电影

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 行业应用 🍴 复刻 104 🐛 待处理 2 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 246
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，免费使用

项目预览

Movie-Recommendation-System 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类行业应用
开发团队inboxpraveen
官网地址https://inboxpraveen.github.io/projects/project-3.html
GitHubhttps://github.com/inboxpraveen/Movie-Recommendation-System
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，免费使用
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型content-based-filtering,cosine-similarity,django,docker,machine-learning,movie-recommendation,nlp,python,recommendation-engine,recommendation-system,recommender-system,scikit-learn,svd,tf-idf,tmdb
GitHub 星标★ 246
上线时间2020-01-15 00:00:00
代码更新2026-10-28
仓库体积70.1 MB
本站数据更新2026-10-31
维护状态活跃
收录时间2026-10-31
浏览次数0

项目介绍

这是一个基于内容的电影推荐系统开源项目，用 Python 实现。它把推荐流程拆成两段：离线训练管道用 TF-IDF 把电影文本特征（类型、简介、关键词等）向量化，再用 SVD 降维，计算余弦相似度并保留 top-K 近邻，产出体积很小的模型；在线部分是一个 Django 应用，提供搜索、输入联想（autocomplete）和 JSON API，加载模型后单次查询约 1 毫秒。项目自带演示模型，开箱即可跑通，适合想学习推荐系统从特征工程到 Web 服务完整链路的开发者，也适合作为小型站点或课程项目的推荐模块底座。核心能力包括：文本特征向量化与降维、相似电影检索、关键词搜索与自动补全、可被前端直接调用的 JSON 接口，以及 Docker 化的部署方式。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-31 · 当前星标 ★ 246

核心亮点

  • 训练与 serving 分离，模型体积小、查询约 1ms，资源占用低
  • 自带演示模型和 Docker 配置，克隆后能快速跑通完整链路
  • Django 端同时提供搜索、自动补全和 JSON API，前端接入成本低

不足之处

  • 仅基于内容相似度，缺少协同过滤与用户行为反馈，推荐多样性有限
  • 演示模型覆盖的影片范围和数据规模较小，冷启动与长尾效果依赖自备数据

适用场景

  • 学习推荐系统从 TF-IDF、SVD 到 Web API 的完整实现
  • 为影视类小站或课程项目快速接入相似电影推荐
  • 作为内容相似检索与自动补全接口的后端原型

替代项目

Surprise、LightFM、implicit

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