基于用户协同过滤算法的电影推荐系统
基于用户协同过滤算法的电影推荐系统
Chapter 1 n
1.1 Background
With the rapid development and widespread n of merce。personalized n systems have XXX systems。which largely determine the performance of merce XXX。which can be divided into user-based collaborative filtering and item-based collaborative filtering.
In this paper。we study the user-based XXX systems。and conduct in-XXX quality of this algorithm。We also introduce the basic XXX。Based on the research and n status of movie XXX。we describe in detail the steps of the user-based XXX implemented using Java Web。The mining results are compared and analyzed from the XXX significance.
Keywords: movie。user-based collaborative filtering。cosine similarity。XXX.
Chapter 2 User-XXX
XXX approach。which mends items to a user based on the preferences of other users who are similar to that user。The basic idea is to find users who have similar preferences to the target user and mend items that these similar users have liked before.
XXX filtering。XXX een users。There are two commonly used methods: XXX vectors。XXX vectors。XXX.
In the movie n system。we can use user XXX that have not been rated by the target user。but have been highly rated by the similar users。The final XXX。XXX of the similar users and their XXX with the target user.
2.1 电子商务推荐系统概述
本章节将介绍电子商务推荐系统的概念及其作用。电子商务推荐系统是一种可以根据用户的历史行为、兴趣爱好等信息，为用户推荐相关商品或服务的系统。其作用是提高用户购买体验、促进销售以及增加客户忠诚度。
2.2 协同过滤推荐技术
本章节将介绍协同过滤推荐技术的概念及其特点。协同过滤推荐技术是一种基于用户行为的推荐算法，其特点是可以根据用户历史行为，到与其兴趣相似的其他用户，从而为其推荐相关商品或服务。
3.1 基于用户的协同过滤推荐算法介绍
本章节将介绍基于用户的协同过滤推荐算法的基本原理及其流程。该算法通过分析用户历史行为，到与其兴趣相似的其他用户，从而为其推荐相关商品或服务。
3.2 基于用户喜好值推荐算法的思路
评分最高的电影本章节将介绍基于用户喜好值推荐算法的思路。该算法通过建立用户模型，寻最近邻居等步骤，计算出用户对商品或服务的喜好值，从而为其推荐相关商品或服务。
3.2.1 建立用户模型
建立用户模型是基于用户喜好值推荐算法的第一步。该步骤通过分析用户历史行为，构建用户的兴趣模型，从而为其推荐相关商品或服务。
3.2.2 寻最近邻居
寻最近邻居是基于用户喜好值推荐算法的关键步骤。该步骤通过计算不同用户之间的相似度，到与当前用户兴趣相似的其他用户，从而为其推荐相关商品或服务。

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