【摘 要】
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随着网络信息技术的迅猛发展,互联网中的数据量日益增长同时,内容也趋于同质化。为了解决内容的长尾效应,推荐系统应运而生。目前大部分推荐系统是基于历史记录等隐式信息产生推荐结果,用户初次接触系统时对推荐结果的信任度和依赖度很低,因此使用推荐解释的方法增加系统与用户的沟通,加强推荐系统的透明度以及用户的信任度。基于知识图谱的可解释电影推荐系统采用C/S架构模式,其主要架构包括业务展示层、逻辑处理层和数据
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随着网络信息技术的迅猛发展,互联网中的数据量日益增长同时,内容也趋于同质化。为了解决内容的长尾效应,推荐系统应运而生。目前大部分推荐系统是基于历史记录等隐式信息产生推荐结果,用户初次接触系统时对推荐结果的信任度和依赖度很低,因此使用推荐解释的方法增加系统与用户的沟通,加强推荐系统的透明度以及用户的信任度。基于知识图谱的可解释电影推荐系统采用C/S架构模式,其主要架构包括业务展示层、逻辑处理层和数据存储层。系统以电影为推荐对象,主要功能包括电影信息采集功能、影评情感分析、电影推荐功能和系统管理功能。电影信息采集功能负责从电影网站中爬取电影数据,分析影评中的情感信息并进行结构化存储。电影推荐功能通过采集用户喜好,从知识图谱中查找相似电影进行推荐,并根据查找路径生成推荐解释。系统管理功能负责管理系统的权限日志等相关信息。由此设计的可解释推荐系统在为用户进行推荐的同时,采用模板的方式生成解释呈现给用户,使得推荐变得更加透明。系统在实现上开发了 App端以及服务器端,App使用Flutter框架构建,兼容Android和iOS系统。服务器使用Django框架搭建,通过xadmin模型生成增强的管理系统后台,并使用系统定时任务进行定时推荐,使得推荐结果更加多样化。通过系统功能测试、性能测试表明系统能够稳定提供个性化推荐服务。
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