发表服务
本次实验的主要任务就是要通过对训练集的学习，来对测试集的电影评分情况进行预测，因为测试集中的电影都是用户没有看过的，所以需要使用数据挖掘技术对现有的数据进行分析，目标是找出一个更加准确的预测方案，来预测出用户对某一部电影的评分...
近年来中国电影行业发展迅速，不断有叫好又叫座的佳片出现，也存在很多极具争议性的影片。同时，豆瓣电影评分网和猫眼网等平台记录的有关电影的各项数据为深入研究提供机会。计量经济学是以一定的经济理论和统计…
CMF模型是评分预测、冷启动推荐等推荐系统相关研究中经常对比的一个经典基线，其基本思想是在做关系学习任务时，可以利用与待预测的关系相关的其他关系数据来改进预测性能，以电影评分预测为例，传统的做法是基于用户-电影评分矩阵做预测，现在假设
中国评分均值和全世界之间的比较这零零散散的数据也真是少的可怜，上架豆瓣的中国电影数据量略微有点少，参评数目大概为662部左右，其中中国电影为295部，中国港台为367部，趋势和世界电影的趋势差不多，也是颓废状态，但是分数更加低，大概中位数在6分以下，那么喜欢电影…
劣享未交硕士专业学位论文中国电影票房的影响因素及其实证研究EmpiricalStudyfactorsaffectingmoviebox伍cerevenueChina作者：聂鸿迪导师：王再文北京交通大学2015万方数据IIIIIIIIIUlitIIIIIIIIIUlY2915449学位论文版权使用授权书本学位论文...
前言：电影票房预测项目中，我们需要根据电影的预算，类型，语言，发行时间，电影时长，受欢迎程度，演员信息，工作人员信息等信息来预测电影票房。这篇文章主要是数据分析与可视化，...
基于Spark和用户偏好的电影推荐系统设计与实现.硕士学位论文论文题目：基于Spark和用户偏好的电影推荐系统设计与实现作者姓名曾英杰指导教师学科专业计算机技术学位类型工程硕士培养类别全日制专业学位硕士所在学院计算机科学与技术学院提交...
我的观点：评分预测关注的主要是分数，既预测的分数和真实分数的误差尽可能小；而TopN推荐侧重于推荐N个和用户喜好相似的物品列。.亚马逊科学家的观点在于：TopN推荐更符合实际的需求。.例如：将一部你喜欢的电影（真实打分为4.5分）预测为一般般...
基于用户上网数据的电影个性化推荐系统研究赵鹏程，黄韬**(北京邮电大学信工程学院，北京100876)摘要:本文讲述了如何构建出完整电影知识图谱的方法，同时提出了一套发掘电影系列的实现算法。基础数据为用户的上网请求，在不需要用户参与的情况下获得用户的电影兴趣行为，从中提取出与...
由于电影在线评分预测难度相对较大,电影在线评分预测的实证研究也非常匮乏,并没有形成一套成熟、科学的预测方法。为了能够进一步提高利用电影特征信息对电影在线评分的预测准确度,本文提出了一种新的混合预测模型来预测电影在线评分。
本次实验的主要任务就是要通过对训练集的学习，来对测试集的电影评分情况进行预测，因为测试集中的电影都是用户没有看过的，所以需要使用数据挖掘技术对现有的数据进行分析，目标是找出一个更加准确的预测方案，来预测出用户对某一部电影的评分...
近年来中国电影行业发展迅速，不断有叫好又叫座的佳片出现，也存在很多极具争议性的影片。同时，豆瓣电影评分网和猫眼网等平台记录的有关电影的各项数据为深入研究提供机会。计量经济学是以一定的经济理论和统计…
CMF模型是评分预测、冷启动推荐等推荐系统相关研究中经常对比的一个经典基线，其基本思想是在做关系学习任务时，可以利用与待预测的关系相关的其他关系数据来改进预测性能，以电影评分预测为例，传统的做法是基于用户-电影评分矩阵做预测，现在假设
中国评分均值和全世界之间的比较这零零散散的数据也真是少的可怜，上架豆瓣的中国电影数据量略微有点少，参评数目大概为662部左右，其中中国电影为295部，中国港台为367部，趋势和世界电影的趋势差不多，也是颓废状态，但是分数更加低，大概中位数在6分以下，那么喜欢电影…
劣享未交硕士专业学位论文中国电影票房的影响因素及其实证研究EmpiricalStudyfactorsaffectingmoviebox伍cerevenueChina作者：聂鸿迪导师：王再文北京交通大学2015万方数据IIIIIIIIIUlitIIIIIIIIIUlY2915449学位论文版权使用授权书本学位论文...
前言：电影票房预测项目中，我们需要根据电影的预算，类型，语言，发行时间，电影时长，受欢迎程度，演员信息，工作人员信息等信息来预测电影票房。这篇文章主要是数据分析与可视化，...
基于Spark和用户偏好的电影推荐系统设计与实现.硕士学位论文论文题目：基于Spark和用户偏好的电影推荐系统设计与实现作者姓名曾英杰指导教师学科专业计算机技术学位类型工程硕士培养类别全日制专业学位硕士所在学院计算机科学与技术学院提交...
我的观点：评分预测关注的主要是分数，既预测的分数和真实分数的误差尽可能小；而TopN推荐侧重于推荐N个和用户喜好相似的物品列。.亚马逊科学家的观点在于：TopN推荐更符合实际的需求。.例如：将一部你喜欢的电影（真实打分为4.5分）预测为一般般...
基于用户上网数据的电影个性化推荐系统研究赵鹏程，黄韬**(北京邮电大学信工程学院，北京100876)摘要:本文讲述了如何构建出完整电影知识图谱的方法，同时提出了一套发掘电影系列的实现算法。基础数据为用户的上网请求，在不需要用户参与的情况下获得用户的电影兴趣行为，从中提取出与...
由于电影在线评分预测难度相对较大,电影在线评分预测的实证研究也非常匮乏,并没有形成一套成熟、科学的预测方法。为了能够进一步提高利用电影特征信息对电影在线评分的预测准确度,本文提出了一种新的混合预测模型来预测电影在线评分。
发表服务