【摘 要】
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近年来,互联网技术广泛应用,网络上信息迅速堆积,信息冗余问题愈发严重,为解决此类问题,推荐系统应运而生。目前推荐系统已经应用到音乐、影视、商品、新闻等各个领域。本文利用电影的影评文本,建立了电影推荐模型。首先对文本挖掘技术中的词向量和段落向量模型进行了研究,并利用段落向量模型将电影影评映射到向量空间,解决了电影之间相似度的计算问题;然后重点探究了基于协同过滤的推荐算法以及Slope One推荐算法
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近年来,互联网技术广泛应用,网络上信息迅速堆积,信息冗余问题愈发严重,为解决此类问题,推荐系统应运而生。目前推荐系统已经应用到音乐、影视、商品、新闻等各个领域。本文利用电影的影评文本,建立了电影推荐模型。首先对文本挖掘技术中的词向量和段落向量模型进行了研究,并利用段落向量模型将电影影评映射到向量空间,解决了电影之间相似度的计算问题;然后重点探究了基于协同过滤的推荐算法以及Slope One推荐算法的相关理论和实现,并进行实验对几种推荐算法的效果进行了比较,其中改进的Slope One推荐效果最好,这也证明了将项目的相似度引入到传统Slope One算法之中具有一定改进效果;最后对于不会留下观影记录的“游客”用户,利用paragraph2Vec模型实现了电影的推荐功能。
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