电影推荐系统代码java 简单的电影推荐系统
求JAVA视频播放器代码
import java.awt.BorderLayout;
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import java.awt.Component;
import java.awt.FileDialog;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import java.awt.event.ItemEvent;
import java.awt.event.ItemListener;
import java.awt.event.WindowAdapter;
import java.awt.event.WindowEvent;
import javax.media.ControllerClosedEvent;
import javax.media.ControllerEvent;
import javax.media.ControllerListener;
import javax.media.EndOfMediaEvent;
import javax.media.Manager;
import javax.media.MediaLocator;
import javax.media.NoPlayerException;
import javax.media.Player;
import javax.media.PrefetchCompleteEvent;
import javax.media.RealizeCompleteEvent;
import javax.media.Time;
import javax.swing.JCheckBoxMenuItem;
import javax.swing.JFrame;
import javax.swing.JMenu;
import javax.swing.JMenuBar;
import javax.swing.JMenuItem;
import javax.swing.SwingUtilities;
import javax.swing.UIManager;
public class JMFMediaPlayer extends JFrame implements ActionListener,
ControllerListener, ItemListener {
// JMF的播放器
Player player;
// 播放器的视频组件和控制组件
Component vedioComponent;
Component controlComponent;
// 标示是否是第一次打开播放器
boolean first = true;
// 标示是否需要循环
boolean loop = false;
// 文件当前目录
String currentDirectory;
// 构造方法
public JMFMediaPlayer(String title) {
super(title);
addWindowListener(new WindowAdapter() {
public void windowClosing(WindowEvent e){
// 用户点击窗口系统菜单的关闭按钮
// 调用dispose以执行windowClosed
dispose();
}
public void windowClosed(WindowEvent e){
if (player != null){
// 关闭JMF播放器对象
player.close();
}
System.exit(0);
}
});
// 创建播放器的菜单
JMenu fileMenu = new JMenu("文件");
JMenuItem openMemuItem = new JMenuItem("打开");
openMemuItem.addActionListener(this);
fileMenu.add(openMemuItem);
// 添加一个分割条
fileMenu.addSeparator();
// 创建一个复选框菜单项
JCheckBoxMenuItem loopMenuItem = new JCheckBoxMenuItem("循环", false);
loopMenuItem.addItemListener(this);
fileMenu.add(loopMenuItem);
fileMenu.addSeparator();
JMenuItem exitMemuItem = new JMenuItem("退出");
exitMemuItem.addActionListener(this);
fileMenu.add(exitMemuItem);
JMenuBar menuBar = new JMenuBar();
menuBar.add(fileMenu);
this.setJMenuBar(menuBar);
this.setSize(200, 200);
try {
// 设置界面的外观,为系统外观
UIManager.setLookAndFeel(UIManager.getSystemLookAndFeelClassName());
SwingUtilities.updateComponentTreeUI(this);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
this.setVisible(true);
}
/**
* 实现了ActionListener接口,处理组件的活动事件
*/
public void actionPerformed(ActionEvent e) {
if (e.getActionCommand().equals("退出")) {
// 调用dispose以便执行windowClosed
dispose();
return;
}
FileDialog fileDialog = new FileDialog(this, "打开媒体文件", FileDialog.LOAD);
fileDialog.setDirectory(currentDirectory);
fileDialog.setVisible(true);
// 如果用户放弃选择文件,则返回
if (fileDialog.getFile() == null){
return;
}
currentDirectory = fileDialog.getDirectory();
if (player != null){
// 关闭已经存在JMF播放器对象
player.close();
}
try {
// 创建一个打开选择文件的播放器
player = Manager.createPlayer(new MediaLocator("file:"
+ fileDialog.getDirectory() + fileDialog.getFile()));
} catch (java.io.IOException e2) {
System.out.println(e2);
return;
} catch (NoPlayerException e2) {
System.out.println("不能找到播放器.");
return;
}
if (player == null) {
System.out.println("无法创建播放器.");
return;
}
first = false;
this.setTitle(fileDialog.getFile());
// 播放器的控制事件处理
player.addControllerListener(this);
// 预读文件内容
player.prefetch();
}
/**
* 实现ControllerListener接口的方法,处理播放器的控制事件
*/
public void controllerUpdate(ControllerEvent e) {
// 调用player.close()时ControllerClosedEvent事件出现。
// 如果存在视觉部件,则该部件应该拆除(为一致起见,
// 我们对控制面板部件也执行同样的操作)
if (e instanceof ControllerClosedEvent) {
if (vedioComponent != null) {
this.getContentPane().remove(vedioComponent);
this.vedioComponent = null;
}
if (controlComponent != null) {
this.getContentPane().remove(controlComponent);
this.controlComponent = null;
}
return;
}
// 如果是媒体文件到达尾部事件
if (e instanceof EndOfMediaEvent) {
if (loop) {
// 如果允许循环,则重新开始播放
player.setMediaTime(new Time(0));
player.start();
}
return;
}
// 如果是播放器预读事件
if (e instanceof PrefetchCompleteEvent) {
// 启动播放器
player.start();
return;
}
// 如果是文件打开完全事件,则显示视频组件和控制器组件
if (e instanceof RealizeCompleteEvent) {
vedioComponent = player.getVisualComponent();
if (vedioComponent != null){
this.getContentPane().add(vedioComponent);
}
controlComponent = player.getControlPanelComponent();
if (controlComponent != null){
this.getContentPane().add(controlComponent, BorderLayout.SOUTH);
}
this.pack();
}
}
// 处理“循环”复选框菜单项的点击事件
public void itemStateChanged(ItemEvent e) {
loop = !loop;
}
public static void main(String[] args){
new JMFMediaPlayer("JMF媒体播放器");
}
}
试试吧,我这里运行正常
电影推荐系统是用java写还是paython写好一点?
我觉得用java好一些。
java是一门面向对象的编程语言。java语言具有功能强大和简单易用两个特征,具有简单性、面向对象、分布式等特点,可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。
Python目前的应用领域比较广泛,目前Python的主要方向分为后端开发、数据分析、网络爬虫、机器学习等。
学IT的,写了一个电影推荐系统,但是为什么评分预测值大于五?
全文以“预测电影评分”例子展开
r(i,j)=0则表明user_j没有对movie_i 没有评分,
推荐系统要做的就是通过预测user_j对这些movie {i|r(i,j)=0}的评分来给user_j 推荐其可能会喜欢的电影预测评分较高的movie
=======================================二、基于内容的推荐=======================================
对每个movie_i引入特征x(i)=(x1, x2),这种特征可能表明user对movie类型的偏好:浪漫or动作等
对于每个user引入一个参数theta,然后对评分矩阵的每列(对应一个user)做线性回归,数据是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1,for some j all i}
像机器学习一样,x(i)添加个1变量x(i)=(1, x1, x2)
那么对于未评分的movie_t,我们可以使用线性回归训练的参数theta与对应特征x(t)做内积来得到其预测评分
对每个用户都训练一个参数theta_j,优化模型如下:
优化算法:注意正则项是不约束x(i)=(1, x1, x2)中1对应的参数theta的第一项theta0,所以k=0与k=1,2分别对待
=======================================三、协同过滤=======================================
现在换个角度:如果知道theta for all user j,如何来预测x(i) = (x1, x2) all i
仍然可以使用线性回归,为训练每个x(i),需要评分矩阵的第i行数据{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1,for some i all j}
theta_j = (0, theta1, theta2) ;theta1=5说明user_j喜欢romance类movie, theta2=5说明user_j喜欢action类movie,只能有一个等于5哦,
我觉得也可以是:theta_j = (0, 4, 1) ;喜欢romance 4 action 1.
对应的优化:
协同过滤:交替优化theta与x
=========================================四、协同过滤算法=======================================
优化:
优化:注意去掉了theta和x的添加项
=========================================五、实现细节补充=======================================
实现细节:
如果有user没有对任何电影评分或者所有评分的电影都是0分,那么所学习到的参数是零向量,
则预测都是0值,这是不合理的。通过 将评分矩阵减去其行均值再进行线性回归来“避免”这种情况
=========================================六、一点思考==========================================
协同过滤那块,同时优化theta、x,这样得到的theta、x还有特定的意义比如:x是否还表征对影视类型的喜爱与否没有?
回归中,在x数据上不添加1-feature是不是因为后来引入的平均值化;如果不是,那会对结果有什么影响?
用x-feature来表征一个movie,x-feature的各分量的可解释性;应该会有一部分user应为演员的缘故有一些"偏爱"。
这里,讲的"基于内容的推荐"与"协同过滤"跟以前对这两个词的认识/所指内容不同,查清楚、搞明白。
这周还会再更一篇关于此节课的算法实现,会对上述部分问题做出回答。
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