智能推荐问题研究
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智能推荐问题研究
摘要
21 世纪是信息的时代，随着近年来互联网和信息行业的发展，数据正在迅
速膨胀并变大，如何在信息量爆炸性增长的时代挖掘出自己想要的数据，以及让
自己的数据脱颖而出，在商业、经济及其他领域中，有着重要的意义。本文根据
所给用户观看电影的信息记录以及所在类别的不同，建立了分析用户喜好以及基
于用户喜好或个人基本信息的电影推荐模型和系统。
针对问题一，根据943 个用户的电影观看记录，找出每个人观看过的电影。
由每部电影的分类及用户给出的每部电影的评分，可以得到该部电影所属类型的
评分，然后将该用户看过的所有电影对应类型的分数叠加，求出该用户对每类电
影的综合评分，然后根据综合评分的多少，得知此用户倾向的电影类型。由结果
来看，每个用户对18 类电影中的某些电影类型都有特别的偏爱，各个类的得分
差值较大，表明分析用户喜好很有必要。大多数用户喜欢戏剧类型和喜剧类型的
电影。
针对问题二，联系实际生活中我们自己在网上浏览视频、应用电子商务时，
有两个列表值得注意，其中一个是已观看视频，另一个列表是“猜你可能喜欢”。
后者就是推荐列表，经查询得知电子商务的推荐系统给出的推荐列表，不仅基于
用户浏览的内容，还会判断出用户所属的群体，并认为“同类型群体的人喜欢的
该用户也应该会喜欢”，根据这两个判断结果，利用综合推荐算法，得出最后的
推荐结果。
针对问题三，我们给新用户推荐得分高的电影。一个完整的推荐系统通常包
含收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模
块。由于是新用户
，没有用户信息的行为记录，不能分析出用户喜欢哪种类型的
电影，因此要根据该用户所属类群喜欢的电影进行推荐，由该类人群对各部电影
总体的得分高低确定推荐顺序，得出一个推荐系统。
文章最后对模型进行评价，并结合实际对模型进行推广。
关键词： 电子商务 推荐系统 数据挖掘 综合推荐算法
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