如何建立电影推荐系统？
建立电影推荐系统可以通过以下步骤实现：
- 数据收集和预处理：收集电影相关的数据，包括电影信息、用户评分、用户行为等。对数据进行清洗、去重、格式化等预处理操作，确保数据的准确性和一致性。
- 特征工程：根据收集到的数据，提取有意义的特征。例如，可以使用电影的类型、导演、演员等作为特征，也可以使用用户的历史评分、观看记录等作为特征。特征工程的目标是将原始数据转化为可供机器学习算法使用的特征向量。
- 模型选择和训练：选择适合的推荐算法模型，常用的包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。根据特征向量和用户评分数据，使用选定的模型进行训练和优化，以得到准确的推荐结果。
- 推荐结果生成：根据用户的个人信息和历史行为，结合训练好的模型，生成个性化的推荐结果。可以根据用户的偏好、相似度等因素进行推荐。
- 推荐结果展示：将生成的推荐结果以用户友好的方式展示给用户。可以使用网页、移动应用等形式展示，提供电影的相关信息、评分、推荐理由等。
- 系统评估和优化：对推荐系统进行评估，包括准确率、召回率、覆盖率等指标的评估。根据评估结果，对系统进行优化和改进，提高推荐的准确性和用户满意度。
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- 腾讯云人工智能平台：提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以用于电影推荐系统中的特征提取和用户画像构建。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云数据库：提供了多种数据库产品，包括关系型数据库、NoSQL数据库等，可以用于存储电影信息、用户评分等数据。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云服务器：提供了弹性计算服务，可以用于部署和运行推荐系统的后端服务。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云对象存储：提供了高可靠、低成本的对象存储服务，可以用于存储电影海报、用户头像等图片数据。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
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我要建立一个推荐系统使用TensorFlow推荐和双塔模型.我想知道，如何选择嵌入维的大小。对于大规模推荐系统，是否有这方面的文件？例如，Google为电影推荐选择了32维的尺寸。
浏览 0提问于2021-09-26得票数 1
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我的目标是建立电影推荐系统。我有两种类型：样本文件： "_index": "mymovies", "_id": "1", }用户{
"Name" : "Doni de brun"
浏览 3提问于2016-04-18得票数 0
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我一直在阅读有关推荐系统和构建推荐系统的方法的论文和书籍。在其中的许多案例中，Netflix竞赛就是一个例子。在Netflix上，用户对电影进行评分(从1到5)。在那次比赛中，参赛者被用户提供了一个电影数据库和相应的评分，他们应该实现一个系统，最好地预测电影的评分，并使用该评分向用户推荐电影。预测评级是使用用户的历史和他对电影的评级来计算的。
我正在尝试建立一个新闻推荐</
浏览 0提问于2015-01-23得票数 5
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conversion (lead)对于这类问题，有推荐的算法吗我在考虑某种信任算法(比如Wilson排序算法)，但我不知道如何用我所拥有的指标来实现它。有什么想法吗？
浏览 4提问于2012-04-05得票数 1
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我正在使用neo4j建立一个推荐系统。)
我现在正努力研究如何应用协作过滤方案，其工作方式如下：
向user推荐顶级电影，用户还没有看过，但是other users也看过类似的电影。条件显然是每个属性对每部<em
浏览 5提问于2017-03-14得票数 4
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我一直致力于通过基于隐性反馈的建议来实施推荐系统。因此，我使用元组(用户、项、计数)来创建我的用户项矩阵。我在Insight数据科学博客上使用了一个非常好的例子实现了我的推荐系统：
然而，与电影镜头数据集相比，我的数据集非常稀疏。在本例中，6.3%的数据集已被填充，而该数字对我来说是0.30%。
浏览 2提问于2016-04-06得票数 1
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我们计划使用Mahout作为电影推荐系统。我们还计划使用奇异值分解来建立模型。
当一个新用户到来时，我们会要求他/她对一定数量的电影进行评分(比如10部)。
浏览 2提问于2012-10-12得票数 6
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1回答
我想建立一个推荐系统的主题电影推荐(参考研究P.Massa和P.Avesani)。我对此有自己的看法，即用户必须先给出评分，然后再进入评审页面。换句话说，用户只能在给出评级后进行评审。然而，也有评论可以改变一个人对一部电影的看法，所以用户可以先复习，然后给出一个评分。如果有人能在这里为我提供建议和意见，我将非常感激。哪一种更好，先
浏览 3提问于2014-04-13得票数 0
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我写了一个电影推荐系统。我有向用户推荐的20部电影和150部最终用户真正看过的电影的列表。我如何在python中计算出这两个列表中的精确性和回忆性呢？例如，我推荐给用户的10部电影是用户真实看到的，计算结果是: 10/150，精度计算是: 10/20。
浏览 0提问于2019-05-02得票数 1
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我正在尝试建立一个使用协作过滤的推荐系统。我有通常的[user, movie, rating]信息。我想加入一个额外的功能，如‘语言’或‘持续时间的电影’。我不知道我能用什么技巧来解决这个问题。
浏览 0提问于2014-07-25得票数 17
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对于Mahout推荐(使用Hadoop地图减少)，典型的问题是“这个特定用户可能感兴趣的电影是什么？”我们如何扭转这个问题，转而问“哪些用户可能对这部电影感兴趣”？并最终更进一步：“对于这一系列电影，哪些用户是最合适的人选？”有什么想法吗?如何用Mahout解决这个问题，特别是使用hadoop映射-减少作业？
浏览 3提问于2013-08-23得票数 0
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我正在努力建立一个电影推荐系统在烧瓶应用程序。但是，我得到了以下错误：
这是我的密码。
浏览 1提问于2019-11-23得票数 0
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mahout中的大多数推荐算法都需要用户项的偏好.但是我想为一个给定的项目找到类似的项目。我的系统没有用户输入。也就是说，对于任何电影，这些都可以是属性，可以用来找出相似系数。体裁
将来可以对属性列表进行修改，以建立更高效的系统。但是，要在mahout数据模型中找到项目的相似性，需要每个项目的用户偏好。因为这些电影可以聚集在一起，并在给定项上获得集群中最接近的项。之后，在介绍了基于用户的推荐后，上面的结果可以用来提升结果。
如果产品属性有一些修复值，
浏览 6提问于2015-11-17得票数 3
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我想建立一个音乐推荐系统。我有user_id，play_counts，play_counts三胞胎作为我的数据。我想用协作过滤来完成它，我会让用户行，歌曲columns.It非常类似于电影推荐，但是现在我有了play counts.So，cn，我使用play count作为我的矩阵值……然后我将使用线性回归同时预测用户和歌曲的特征
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
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推荐系统如何向新用户推荐电影？
、、、、
假设一个新用户从未在网站上对任何电影进行评级，或者系统从未见过该用户。
系统如何向用户推荐电影，并基于什么？我们将如何评价建议，建议是否准确或适当，以及系统对建议有多大的信心。
浏览 0提问于2018-03-08得票数 2
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如果我正在建立一个房屋租赁推荐系统，但我能找到的最接近的培训数据是关于电影的，那会发生什么呢？而且它的功能比我在房子的场景中要少。
这种情况有多常见，一般是如何处理的？
浏览 0提问于2019-07-26得票数 2
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使用SVD的建议
、、
实际上，我在LIRIS (计算机科学研究实验室)实习，从事推荐系统的工作。我的实习生导师让我做一个关于推荐电影的演讲，感谢明天的SVD。所以我了解到了这一点。我想我理解了A= US(V^T)的数学部分，但对于下一步(推荐电影)，有些事情对我来说并不是很清楚。我发现了大量的知识，但在我的脑海中并不清楚:D
我不明白SVD计算的是矩阵A中缺失的数字(预测没有给电影评分的用户的评分)，还是我们需要一个密集的矩阵A，我们将其分解为3个矩阵来推荐电影</
浏览 2提问于2018-05-16得票数 0
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基于我的研究，推荐系统是一个信息过滤系统的子类，它试图预测用户对某一项的“评级”或“偏好”。我目前正在开发一个协作过滤推荐系统，基本上是向用户推荐最上面的'n‘项(我使用了用户项算法)。因此，在此基础上，我将尝试使用电影镜头数据集对我的推荐系统进行评估，从我的研究来看，典型的顶级推荐评估方法是归一化折现累积增益(NDCG)和精度/召回。因此，我的问题是如何使用这些度量标准(或者如
浏览 0提问于2016-10-02得票数 2
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我正在制作一个博客，并希望有一种方法，以推荐其他文章的基础上，人们目前正在看的。我不知道这通常是如何做到的，所以这是我的尝试。, "linkToArticle": "/article3", }下面是我的article1视图和推荐其他文章的实现}
res.render("article1.ejs", { "l
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