简介:摘要:近年来旅游业发展迅速,生活多元化、个性化的趋势使得将特色旅游与影视作品相结合的影视旅游主题备受年轻人青睐。因此我们提出开发一款基于个性化推荐算法的影视旅游APP。APP采用协同过滤推荐算法,实现针对不同用户的个性化影视旅游资源推荐,还可以根据多种路径规划算法为用户实现旅游路线的个性化推荐,达到智能规划的功能。
简介:电影推荐系统的核心是电影推荐算法,基于用户的行为记录和电影本身的特点,预测用户对电影的倾向。针对现有推荐方法中面临的稀疏性和冷启动等问题,基于电影标签,通过随机游走生成的电影推荐方法。本方法首先通过电影评分网站和电影宣传网站的基于python的评论数据挖掘,提取电影的标签属性,然后利用标签的相似性,再聚合网络资源,计算出电影的标签邻接矩阵。利用电影的标签邻接矩阵和目标用户有明确倾向的初始向量进行迭代,再辅以票房,评分,观影人数等权重,利用随机游走算法,最终根据可能性大小,利用基于MVC模式的javaweb技术列出目标用户可能喜欢的电影。
简介:摘要:随着互联网技术的日新月异,我们正以前所未有的方式融入数字世界,网络平台成为了人们探索电影艺术的新窗口。这一转变不仅极大地拓宽了电影资源的获取渠道,使得全球范围内的优秀电影作品触手可及,同时也推动了电影产业的蓬勃发展,电影产量激增,题材与风格日益多元化。然而,这一繁荣景象也伴随着一个显著的问题:面对如此庞大的电影资源库,如何在短时间内筛选出符合个人兴趣和品味的影片,成为了摆在广大用户面前的一大难题。为了解决这一挑战,我们精心开发了一套基于Django框架的电影推荐系统。该系统巧妙地运用了协同过滤算法结合Python语言的灵活性和高效性,为用户提供了智能化、个性化的电影推荐服务。协同过滤算法通过分析用户的历史观影记录、评分偏好、社交关系等多维度数据,能够深入理解每位用户的独特品味,从而精准推送符合其兴趣的电影推荐列表。
简介:摘要:随着互联网技术的日新月异,我们正以前所未有的方式融入数字世界,网络平台成为了人们探索电影艺术的新窗口。这一转变不仅极大地拓宽了电影资源的获取渠道,使得全球范围内的优秀电影作品触手可及,同时也推动了电影产业的蓬勃发展,电影产量激增,题材与风格日益多元化。然而,这一繁荣景象也伴随着一个显著的问题:面对如此庞大的电影资源库,如何在短时间内筛选出符合个人兴趣和品味的影片,成为了摆在广大用户面前的一大难题。为了解决这一挑战,我们精心开发了一套基于Django框架的电影推荐系统。该系统巧妙地运用了协同过滤算法结合Python语言的灵活性和高效性,为用户提供了智能化、个性化的电影推荐服务。协同过滤算法通过分析用户的历史观影记录、评分偏好、社交关系等多维度数据,能够深入理解每位用户的独特品味,从而精准推送符合其兴趣的电影推荐列表。
简介:摘要:当前,随着我国经济的快速发展,以及人们生活水平的提高,使得人们的个性化需求增多。而利用协同过滤算法所制定的电影个性化推荐系统,是网络技术与计算机技术在电影服务中的成功应用。对此本文提出电影推荐系统以协同过滤算法计算用户相似度来帮助人们寻找自己喜欢的电影,协同过滤算法的优点是适用范围广重复使用率高,不使用数据的专业知识,实现效果明显。