【摘 要】
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互联网作为近几年发展最快的行业,一直在爆炸式的随着时代进化发展,其形式载体也由个人PC发展到手机、手表、家居、出行工具上,这种形式的转变让互联网渗入到了每一个人的生
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互联网作为近几年发展最快的行业,一直在爆炸式的随着时代进化发展,其形式载体也由个人PC发展到手机、手表、家居、出行工具上,这种形式的转变让互联网渗入到了每一个人的生活中,不止载体的变化,互联网本身也在变化得更加智能,AI人工智能地发展,让互联网能够根据每一个人得的同需求制定不同服务,推荐系统便可以通过分析每个人的行为偏差,精确的为每一个人推荐他可能感兴趣的物品。而传统的推荐算法中存在一些弊端,如何针对这些弊端做出改进,提升电影推荐系统的推荐精确度,是本系统主要攻克的难点。本文通过协同过滤和内容过滤算法,实现一个电影推荐系统,为用户推荐其可能喜欢的电影。电影推荐系统是一个以高可用、高性能、高准确性为目标的推荐系统。通过分析基于用户的协同过滤算法中存在的数据稀疏问题和冷启动问题导致的推荐精确度下降,基于内存的协同过滤算法存在的伸展性差等问题,本文提出了基于聚类模型的协同过滤算法。算法基于奇异值分解技术对用户-评分的高维稀疏矩阵进行分解填充,然后通过K-means算法对用户进行聚类,然后通过聚类集群为目标用户查找近邻用户,本文提出的基于模型的协同过滤算法高效的解决了数据稀疏性问题,算法基于模型的离线的处理模式也增强了算法的可伸缩性。针对传统相似性算法存在的维度单一的问题,本文提出通过用户以及电影属性特征两个维度来进行相似度计算的解决方案让用户之间的相似度更加精确。电影推荐系统可拓展性强,各个模块可独立拆分优化,使用独立的硬件资源,符合系统设计低耦合、标准化的设计思路。两种推荐方式满足用户的需求,保证了系统稳定的性能和准确性,能够精准的为用户做定向电影推荐,并做了电影之间的相似型分析,为用户提供了更精确的电影信息。
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