基于內(nèi)容的電影推薦算法研究

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摘要：提出了一種基于內(nèi)容的電影推薦算法，通過(guò)分析電影的特征和用戶的興趣，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的電影推薦。首先，研究了基于TF-IDF的向量化方法，將電影的類型和導(dǎo)演信息轉(zhuǎn)化為特征向量；然后，通過(guò)計(jì)算電影之間的相似度，使用余弦相似度來(lái)衡量電影之間的相關(guān)性；接下來(lái)，根據(jù)用戶的偏好和需求，通過(guò)加權(quán)相似度得分來(lái)提高相關(guān)電影的推薦優(yōu)先級(jí)；最后，通過(guò)篩選和排序，從候選電影中選擇出最合適的推薦結(jié)果。（剩余4386字）