常用电影推荐方法简述
2023-03-15 22:06:50 时间
根据评分进行排序的电影推荐:
基于内容的电影推荐:
基于协同推荐的电影推荐:
(Collaborative Filtering,简称CF)
第一步:建立用户电影矩阵模型: 协同过滤算法的输入数据通常表示为一个m*n的用户评价矩阵Matrix,m是用户数,n是电影数,Matrix[ij]表示第i个用户对第j个电影的评价 第二步:发现兴趣相似的用户: 通过计算目标用户与其他用户之间的相似度,得到与目标用户最近的邻居集 第三步:产生推荐项目: 在矩阵中找到与目标用户最相似的K个用户,电影用集合S(u,K)表示,将S中用户喜欢的电影全部提取出来
基于规则的推荐:
这类算法常见的比如基于最多用户点击,最多用户浏览等,属于大众型的推荐方法。
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