电影推荐系统相关论文
为给用户提供简易高效的电影浏览体验，本文基于Spark和几种深度学习模型设计实现一个电影推荐系统。采用Spark对数据进行处理并存储......
面对数以万计的影视作品，相关人员难以根据不同的群体进行良好的推荐。电影推荐系统产生于互联网时代，用以帮助人们在电影信息大规模......
在信息时代,互联网在给人们生活带来便利的同时,也造成了信息过载问题。推荐系统作为解决信息过载问题的一种有效方式,近年来受到......
推荐系统对于在信息爆炸时代保持用户对个性化推荐的参与度和满意度至关重要。用户期望在现代的电子商务、娱乐和社交媒体平台中获......
随着人工智能技术的不断发展和现有电影视频信息的日益激增,人们对电影信息过滤的要求不断提高。用户希望可以在海量的视频信息中......
科技的飞速发展伴随着数据量的爆炸式增长,“信息过载”成为人们亟待解决的问题之一。个性化推荐系统作为目前广泛使用的信息过滤......
随着大数据时代的深入发展,信息过载现象让人们难以在互联网中找到符合自己兴趣的信息。推荐系统由此出现,不仅能帮助用户筛选出喜......
随着互联网的飞速发展,数据的爆炸式增长使人类迅速步入到大数据时代,网络是人们获取信息资源的一条重要途径。在网络上可以搜索到......
大数据时代下,信息种类和数量急剧增加,信息过载日益突出。面对海量数据,用户难以高效地获得有价值的信息。在这种情况下,推荐系统......
信息时代下,网络数据获得爆发式增长,其带来更好的服务、更便捷的体验的同时,也带来了信息过载问题。就电影网站而言,电影数据资源......
近年来,互联网的飞速发展导致网络信息量的指数级增长,在浩瀚的信息流中搜寻信息一直是让用户头疼的问题,直到智能推荐系统的出现......
当前处在一个网络信息大爆炸的时代,网络信息超载已经成为一个急需解决的问题,推荐系统是一种解决信息超载的有效手段,通过推荐系......
摘要：随着信息技术的发展和宽带网络的普及,在线视频业务迅猛发展,也当今互联网上网络流量的主要贡献者之一。不断涌现的视频系统为......
信息技术的迅猛发展给人们的生活带来了很多便捷,随着网上用户的增加,产生的海量数据一时间让用户无法应接,大量的商品信息无法应......
互联网拥有全世界最全最大的信息资源，丰富的资源给人们的生活和学习带来了便利的同时，也引发了信息过载的问题。如何让没有明确目标......
推荐系统是解决信息过载的有效工具,它能根据用户的历史行为数据做出个性化推荐。隐语义算法作为一种经典的推荐算法在研究和应用......
搜索引擎在越来越多的海量的信息资源中的检索，没有考虑用户的个性化需求，而是查询某一关键词时，返回的结果往往都是一致的，不能为每个......
近年来,电影产业的发展越来越受到人们关注,每年都有数以百计的电影上映。由于可以选择的影视节目太多,用户很难找到自己感兴趣的......
随着深度学习技术的进步和大数据时代的来临,对话系统和推荐系统逐渐深入到我们的生活。常见的比如语音助手“Siri”,电影推荐网站......
随着互联网的飞速发展,各类信息层出不穷,人类已步入大数据时代。信息时代带来便捷的同时,也同样带来了信息过载的问题。个性化推......
随着科学技术的不断进步,人们已经开启Web2.0时代,随之而来的“信息过载”和“信息爆炸”问题也越来越严重,并且如电商平台等以盈......
随着信息技术的不断发展,信息爆炸使得信息量越来越大,信息利用率越来越低,推荐系统正被越来越多地研究和应用。本文介绍了推荐算......
在社交媒体、电子商务、流媒体平台或网店业务中,推荐系统扮演着非常重要的角色。推荐系统的主要目标是帮助指定的用户根据输入,在......
传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一,无法挖掘更多隐含信息。依赖稀疏的评分表已经无法满足个性化推荐。MovieLen......
根据《中国互联网络发展状况统计报告》[1],截至2019年6月,互联网普及率达61.2%。我国网络视频用户规模达7.59亿,占网民整体的88.8......
随着互联网的发展,人们获取信息的方式更加地丰富,获得的信息量也在急剧地增长。海量信息在满足需求的同时,也为人们带来一些困扰,......
随着互联网的普及和计算机技术的快速发展,网络上各类信息资源也出现了大幅度的增长。用户常常在面对海量的信息时束手无策,不知道......
现有影视网站的用户推荐系统主要以用户的影评信息和电影间相似度为基础数据,基于协同过滤等推荐算法进行推荐。现有方法存在基础......
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随着网络和数据规模的日益扩大,为了让用户获取到更加符合自身条件的数据,推荐系统应运而生。协同过滤被普遍的运用在当前许多推荐......
传统基于Hadoop或单机下基于Mahout构建的电影推荐系统面对数据量不断增大以及推荐算法模型需要大量迭代的情况时,会出现推荐效果......
传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一无法挖掘更多隐含信息,且特征组合权重相同无法满足个性化推荐。通过改进神经......
随着互联网技术的不断发展,特别是移动网络的发展,信息量成爆炸式增长。如何在海量的信息中,为用户提供精准高效的个性化服务变得......
随着互联网的迅猛发展,移动终端的快速普及,海量的资源信息带来了“信息过载”问题。大量无意义的信息给人们挑选价值信息造成了巨......
21世纪是网络的世界,是信息数据流的世界。从1969年互联网诞生至今,网络已经与火能、电能一样,渗透人们的生活,已成为人们生活中不......
在大量电影中如何快速找到自身所喜爱的影片是一个很重要的问题,特别是在观众没有明确目标时,推荐系统则可发挥至关重要的作用。结......
随着互联网的快速发展，网络上积聚了大量的电影资源，导致了“信息过载”问题。传统的利用搜索引擎查找感兴趣影片的方法效率低下，若用......
随着网络技术的飞速发展，娱乐信息量也日益丰富。以电影行业为背景，基于个性化电影推荐系统的环境，从海量的电影信息中自动获取用户需......
大数据已经渗透至人类生活的各个领域,并在人们的各项决策中扮演着越来越重要的角色。然而,大数据所固有的信息海量性、价值稀疏性......
随着互联网技术的快速发展,网络中的各种数据也呈现出指数级的增长。这些数据在给人们带来便利的同时,也带来了“信息过载”问题。......
