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论文首先调研推荐系统的原理和特点,在此基础上构建出电影推荐系统的理论基础。基本的推荐算法有：协同过滤算法、基于内容的推荐算法、基于网络的推荐算法等；了解和掌握每个算法的优缺点,以便在系统实现过程中使用合理的推荐算法。其次,在讨论实现系统
文档格式：.pdf文档页数：69页文档大小：4.97M文档热度：文档分类：论文--毕业论文文档标签：电影个性化推荐系统的研究与实现系统标签：个性化电影推荐recommender系统算法
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...
基于Hadoop的电影推荐系统的实现主要围绕系统目标确立、需求分析、系统设计、实现与测试等几个部分展开。.完成了Hadoop平台和SpringMVC环境的搭建，并基于推荐模块、用户交互模块和分布式模块的三大模块进行详细设计与实现。.通过对系统的测试和实验的...
【摘要】：进入Web2.0时代,互联网的应用越来越广泛,大量的电影资源在网络上涌现,为了在如此庞大而复杂的电影资源中找到感兴趣的东西,推荐系统得到了广泛的应用。大数据显示,当代更多的人更偏好在电影网站上看电影,因此电影网站在我国具有很好的发展前景,而构建一个准确高效的推荐系统是...
因此，将改进后的个性化推荐算法应用到新一代流式计算平台ApacheFlink上，构建实时推荐系统，更具实际意义[11]1.2国内外研究与发展现状1.2.1电影推荐系统研究与发展现状推荐系统从1994年诞生至今，已经有将近30年的发展历史。
从而能够更加准确的计算电影之间的相似性,将系统中新上映的电影推荐给用户,有效缓解传统的基于物品的协同过滤推荐算法中存在的冷启动问题。2、利用BP(BackPropagation)神经网络,设计并实现预测模型的结构。传统的预测模型中,常将多个相似性进行线性拟
本课程论文阐述了spark和spark集成开发环境IntellijIDEA的安装与操作，也详细说明了基于Spark的电影推荐系统的开发流程。推荐引擎是最常用的机器学校应用，我们可以在各大购物网站上看到这方面的应用。基于Spark的电影推荐系统是使用SparkMLlib的ALS推荐算法，对会员电影评分数据和记…
摘要：推荐系统是电子商务领域的重要研究课题,是解决信息过载问题的有效工具,可以根据用户的历史行为数据做出个性化的推荐.针对传统隐语义模型推荐算法存在的用户冷启动以及数据稀疏性问题,本文设计了引入用户人口统计学信息的推荐模型,以期解决用户冷启动和数据稀疏性问题并提高推荐的...
基于Hadoop的电影推荐系统的实现主要围绕系统目标确立、需求分析、系统设计、实现与测试等几个部分展开。完成了Hadoop平台和SpringMVC环境的搭建,并基于推荐模块、用户交互模块和分布式模块的三大模块进行详细设计与实现。
论文首先调研推荐系统的原理和特点,在此基础上构建出电影推荐系统的理论基础。基本的推荐算法有：协同过滤算法、基于内容的推荐算法、基于网络的推荐算法等；了解和掌握每个算法的优缺点,以便在系统实现过程中使用合理的推荐算法。其次,在讨论实现系统
文档格式：.pdf文档页数：69页文档大小：4.97M文档热度：文档分类：论文--毕业论文文档标签：电影个性化推荐系统的研究与实现系统标签：个性化电影推荐recommender系统算法
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...
基于Hadoop的电影推荐系统的实现主要围绕系统目标确立、需求分析、系统设计、实现与测试等几个部分展开。.完成了Hadoop平台和SpringMVC环境的搭建，并基于推荐模块、用户交互模块和分布式模块的三大模块进行详细设计与实现。.通过对系统的测试和实验的...
【摘要】：进入Web2.0时代,互联网的应用越来越广泛,大量的电影资源在网络上涌现,为了在如此庞大而复杂的电影资源中找到感兴趣的东西,推荐系统得到了广泛的应用。大数据显示,当代更多的人更偏好在电影网站上看电影,因此电影网站在我国具有很好的发展前景,而构建一个准确高效的推荐系统是...
因此，将改进后的个性化推荐算法应用到新一代流式计算平台ApacheFlink上，构建实时推荐系统，更具实际意义[11]1.2国内外研究与发展现状1.2.1电影推荐系统研究与发展现状推荐系统从1994年诞生至今，已经有将近30年的发展历史。
从而能够更加准确的计算电影之间的相似性,将系统中新上映的电影推荐给用户,有效缓解传统的基于物品的协同过滤推荐算法中存在的冷启动问题。2、利用BP(BackPropagation)神经网络,设计并实现预测模型的结构。传统的预测模型中,常将多个相似性进行线性拟
本课程论文阐述了spark和spark集成开发环境IntellijIDEA的安装与操作，也详细说明了基于Spark的电影推荐系统的开发流程。推荐引擎是最常用的机器学校应用，我们可以在各大购物网站上看到这方面的应用。基于Spark的电影推荐系统是使用SparkMLlib的ALS推荐算法，对会员电影评分数据和记…
摘要：推荐系统是电子商务领域的重要研究课题,是解决信息过载问题的有效工具,可以根据用户的历史行为数据做出个性化的推荐.针对传统隐语义模型推荐算法存在的用户冷启动以及数据稀疏性问题,本文设计了引入用户人口统计学信息的推荐模型,以期解决用户冷启动和数据稀疏性问题并提高推荐的...
基于Hadoop的电影推荐系统的实现主要围绕系统目标确立、需求分析、系统设计、实现与测试等几个部分展开。完成了Hadoop平台和SpringMVC环境的搭建,并基于推荐模块、用户交互模块和分布式模块的三大模块进行详细设计与实现。
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