Collaborative Filtering 是利用有相同興趣的群體為樣本，去推薦使用者可能感興趣的資訊。 又分為 user-based、item-based 兩種，前者是以使用者資訊為基礎，先收集使用者A感興趣的資訊，再透過比較A與其他使用者的相似度，找到一些和他有相同興趣的使用者，把他們中出現頻率高但不在A興趣中的項目作為結果；後者是計算目前項目A跟其他項目的相似度，把與A相似度高的項目推薦給使用者。
此專案為一個簡單的電影推薦系統，使用者只需選擇一部感興趣的電影，系統即會自動推薦相關的電影給使用者。
使用上述的 Item-based 為基礎算法，當使用者選擇一部電影時，根據所有用戶的評分判斷所有電影與這部電影的相似度，並將相似度高且評分高於平均值的電影推薦給使用者。
- 使用flask套件架設伺服器
- 使用pandas進行資料儲存、過濾、分析、相似度計算等操作
需先安裝 python3 及 pip3 套件。 另外此專案中使用到 pandas 及 flask package。
$ python3 --version # Python 3.6.9
$ pip3 install pandas
$ pip3 install flask
$ python3 app.py # 伺服器即會開始執行此時連上 http://127.0.0.1:5000/ 即可見到網站首頁。
可以先嘗試使用此網址 http://a24230928.pythonanywhere.com/
若無法使用請見"如何安裝"
在網站首頁選擇電影名稱、欲顯示的推薦筆數，接著按下"Go"按鈕，即可看到推薦結果表格。
此次專案資料來源為：MovieLens，一個電影推薦系統網站，其中收錄了大量的電影及用戶喜好資料等。