项目背景：传统的基于内容的协同过滤算法更多是根据当前用户对电影评分相近的用户来推荐相似用户的喜好，若存在虚假评分则导致推荐不准确。深度学习技术迅猛发展，情感分析技术在对文本的情感倾向性分析上效果较好，利用情感分析算法搭建训练模型提高推荐的准确性。搭建电影推荐系统，结合情感分析以及协同过滤算法发现用户兴趣，为用户个性化推荐。
输出成果：训练数据集，并成功搭建系统
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