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协同过滤算法与电影推荐系统
协同过滤算法与电影推荐安系统
协同过滤算法与电影推荐安系统
摘要
随着互联网的发展，在线电影的数量日渐增长，如何在海量的电影中找出自己想看的电影已经变成了一道难题。为了帮助用户更好地观看电影，电影推荐系统应运而生。它可以根据用户的观影历史以及对电影的评分记录来推测观众可能会喜欢的电影，通过推荐算法引擎生成用户-电影推荐列表，然后将结果推荐给用户。
协同过滤算法是电影推荐系统中最常用的推荐算法。该算法主要从两个角度来分析并预测用户的爱好：用户相似度和物体相似度。前者通过用户的历史数据找出用户的邻居（即偏好相近的用户），并向用户推荐邻居喜欢的物体。而后者则是通
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