电影推荐系统

电影推荐系统Tag内容描述：<p>1、高级数据挖掘期末大作业基于协同过滤算法的电影推荐系统本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容。</p><p>2、本 科 毕 业 论 文个性化电影推荐系统的设计及实现协同过滤算法分析Design and Implementation of Personalized Movie Recommender SystemCollaborative Filtering Analysis姓 名： 学 号：学院：软件学院系：软件工程专 业：软件工程年 级：指导教师： 年 月摘要随着网络技术的应用和普及、电子商务的迅猛发展，越来越多的信息充斥在网络之上。如何在众多的资源中找到适合自己需求的信息，成为众多学者、专家和网络用户关心的核心问题之一。推荐系统根据用户访问项目的历史记录以及项目之间的相关信息可以构建用户的兴趣模型，对繁杂的信。</p><p>3、高级数据挖掘期末大作业基于协同过滤算法的电影推荐系统本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容。</p><p>4、泰迪华南杯数据挖掘竞赛论文报告 - 1 - 基于用户协同过滤算法的电影推荐系统 摘 要 随着电子商务的高速发展和普及应用， 个性化推荐的推荐系 统已成为一个重要研究领域。 个性化推荐算法是推荐系统中最核 心的技术。</p>