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摘要:提出了一种基于内容的电影推荐算法,通过分析电影的特征和用户的兴趣,实现更精准的电影推荐。首先,研究了基于TF-IDF的向量化方法,将电影的类型和导演信息转化为特征向量;然后,通过计算电影之间的相似度,使用余弦相似度来衡量电影之间的相关性;接下来,根据用户的偏好和需求,通过加权相似度得分来提高相关电影的推荐优先级;最后,通过筛选和排序,从候选电影中选择出最合适的推荐结果。(剩余4386字)
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基于内容的电影推荐算法研究
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