基于矩阵填充的推荐电影分析.docx

下载文档

0
0
约1.11万字
约 16页
2024-12-21 发布于四川
举报
版权申诉
保障服务

基于矩阵填充的推荐电影分析.docx

1、本文档共16页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

PAGE

PAGE3

摘要：由于电影数量庞大，单个用户观看过的电影相对于总电影数量来说只是冰山一角，导致用户-电影评分矩阵中存在大量的空白或缺失数据，形成了一个庞大的稀疏矩阵。这些缺失的数据对于影视平台来说是一个挑战，因为它们需要准确预测用户的喜好，以便快速推送符合用户兴趣的电影。本文使用矩阵填充的方法对豆瓣网站的用户进行简单的电影推荐。本文通过对比三种矩阵填充方法的准确度后，选择使用了SVD算法作为建立推荐模型的基础，并通过迭代优化和正则化处理，对获取到的用户-电影评分矩阵进行矩阵分解，对所有缺失值进行预测。最后，将预测后的矩阵计算RMSE值，判断其预测误差。实验结果显示，该