【摘 要】
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互联网及电影产业的快速发展,使得电影推荐系统日益重要。如今在各大电影网站观影成为许多人的观影第一选择,而网站如何准确向用户推荐可能感兴趣的电影,用户如何轻松找到自己喜欢的电影,这些都可以通过数据挖掘的方式进行。不少企业及研究机构在此研究领域进行了大量的研究及时间。本文基于MovieLen电影数据,使用可视化技术与基于内容的协同过滤技术进行电影推荐系统的探究,并结合相似度的计算,最终通过使用电影例子
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互联网及电影产业的快速发展,使得电影推荐系统日益重要。如今在各大电影网站观影成为许多人的观影第一选择,而网站如何准确向用户推荐可能感兴趣的电影,用户如何轻松找到自己喜欢的电影,这些都可以通过数据挖掘的方式进行。不少企业及研究机构在此研究领域进行了大量的研究及时间。本文基于MovieLen电影数据,使用可视化技术与基于内容的协同过滤技术进行电影推荐系统的探究,并结合相似度的计算,最终通过使用电影例子的方式验证程序的可用性。
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