基于混合推荐的电影推荐系统设计

基于混合推荐的电影推荐系统设计绪论随着经济的快速发展，人们的娱乐生活越来越丰富。电影，作为娱乐的重要组成部分，越来越受到大众的欢迎，特别是受到年轻人的喜爱。但是，如何在海量的电影中找到满足自己喜爱的电影却成为一个难题。电影个性化推荐应运而生，它就是来解决如何在海量信息中寻找关键点，向用户推荐出符合用户要求的电影。本文，基于内容和协同过滤混合的推荐算法，建立一个个性化的电影推荐系统。电影作为推荐给用户的一种产品，其对特定的时间依赖性并不强。基于内容的推荐系统可以有效地克服冷启动和数据稀疏性问题，在系统初运行阶段和有新用户进入阶段可以提供较高的准确性。当数据评估到达一定程度后，使用协同过滤推荐系统进行推荐。协同过滤技术，不仅可以提供同类型的优质产品给用户，还可以根据近邻集的不同进行跨类型的推荐。并且随着时间的增加，用户评价数的增多，更多的用户加入到系统中后，会找到更匹配的近邻用户，使得推荐质量得到提升。系统设计一、总体构架设计电影推荐系统采用B/S模式的三层框架设计，分为表示层、业务层和数据层。这样的设计模式达到了分散关注、松散耦合、逻辑复用和标准定义的目的。系统总体框架结构图如图表协同过滤算法流程图如下所示。