基于內(nèi)容的電影推薦算法研究

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摘要：提出了一種基于內(nèi)容的電影推薦算法，通過分析電影的特征和用戶的興趣，實現(xiàn)更精準的電影推薦。首先，研究了基于TF-IDF的向量化方法，將電影的類型和導(dǎo)演信息轉(zhuǎn)化為特征向量；然后，通過計算電影之間的相似度，使用余弦相似度來衡量電影之間的相關(guān)性；接下來，根據(jù)用戶的偏好和需求，通過加權(quán)相似度得分來提高相關(guān)電影的推薦優(yōu)先級；最后，通過篩選和排序，從候選電影中選擇出最合適的推薦結(jié)果。（剩余4386字）