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6-2项目1—推荐你喜爱的电影模块❻个性化推荐：主动满足你的需求目录CONTENTS提出问题01预备知识03解决方案02任务1—合并电影基本信息和评分记录04任务3—给某个用户推荐前m部电影06任务2—找到与某用户最相似的n个用户05一.提出问题问题描述随着人们生活节奏的加快，在工作之余上网看电影不失为一种放松身心的方式。面对网站里琳琅满目的电影，用户自己有时也不知如何去选择。那么，是否可以利用前文所介绍的推荐算法帮助用户做出选择，让用户体验到智能化的生活方式呢答案是肯定的。二.解决方案1.方案思路基于用户的协同过滤推荐电影解决问题基本思想：首先要了解该用户的兴趣爱好，即他看过哪些电影、对哪些电影的评价较高等，以此来确定他的电影偏好；其次，要找出与当前用户具有相似电影爱好的用户群体，看他们已经看过哪些电影，然后从这些电影中筛选出当前用户没有看过的电影；最后按评分从高到低的顺序将电影推荐给用户，以达到主动满足用户看电影的需求的目的。电影偏好相似群体最爱电影筛选排序推荐topN二.解决方案2.具体方案三.预备知识1.MovieLens数据集将数据集解压后，可以看到4个主要的CSV文件，它们分别是links.csv、movies.csv、ratings.csv和tags.csv三.预备知识2.按主键合并数据点X与点Y之间的欧氏距离等于各特征值之差的平方和的平方根为啥合并？于用户与电影的数据非常多，为了便于管理，将这些数据分别存储在不同的文件中。但在推荐过程中，要直观了解一部电影的关联信息，如用户评价过哪几部电影、它的名称是什么等，就需要使用关键字将关联信息合并在一张表中。三.预备知识2.按主键合并数据合并后的结果四.任务1——合并电影基本信息和评分记录1.读取文件数据四.任务1——合并电影基本信息和评分记录2.合并数据五.任务2——找到与某个用户最相似的n个用户1.统计各用户已评价的电影和评分用户1评分的部分数据五.任务2——找到与某个用户最相似的n个用户2.计算两个用户之间的相似度五.任务2——找到与某个用户最相似的n个用户3.找到与某用户最相似的前n个用户与用户1最相似的10个用户的相似度六.任务3——给某个用户推荐前m部电影1.找出最相似的用户看过的但该用户没有看过的m部电影六.任务3——给某个用户推荐前m部电影2.向指定用户推荐前m部电影推荐给用户2的前8部电影六

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