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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)在日常生活中的普及應用,大量無意義的數(shù)據(jù)給人們篩選有效信息帶來了巨大困難。為了解決信息過載問題,個性化推薦系統(tǒng)由此產(chǎn)生。個性化推薦系統(tǒng)通過對用戶行為的分析,利用數(shù)據(jù)挖掘算法對信息進行過濾,將用戶可能感興趣的產(chǎn)品或項目推薦給用戶。對于電影愛好者來說,利用網(wǎng)絡在浩如煙海的電影數(shù)據(jù)庫中找到自己喜歡的電影并非易事。電影作為一個藝術的載體,有其自身攜帶的客觀數(shù)據(jù),同時不可避免還帶有大量觀賞者的評論等主觀數(shù)據(jù)。人們也常常會參考別人的意見來
2、做判斷。因此,個性化影片推薦系統(tǒng)將為用戶提供個性化搜索和推薦服務,以實現(xiàn)根據(jù)類似用戶的偏好向目標用戶推薦影片的功能。
本文首先介紹了個性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展背景和架構,然后在傳統(tǒng)的基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法的基礎上,從離線用戶聚類和用戶積分權重兩個方面進行了改進,使得推薦算法的最近鄰查詢效率和推薦的準確度更高,同時詳細闡述了個性化影片推薦系統(tǒng)搜索推薦部分的分析、設計與實現(xiàn)。系統(tǒng)基于ASP.NET框架和MicrosoftSQLSer
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