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2. 特征提取:使用自然语言处理(NLP)技术对影视作品的内容进行特征提取,如剧情摘要、角色介绍等。 3. 模型训练:使用机器学习算法对收集到的数据进行训练,构建推荐模型。 4. 推荐实现:将推荐模型应用于实际场景中,为用户提供个性化的推荐结果。 五、优化与改进 1. 多样性推荐:除了基于内容的推荐和协同过滤,还可以考...
其中,协同过滤的影视推荐算法是最早的算法,可以细化为基于内存的影视推荐算法和基于模型的影视推荐算法,在实际中该类算法不关心用户历史行为记录,因此存在冷启动和稀疏性问题,同时,影视推荐时间长,无法进行在线影视推荐[8⁃10]。基于内容的影视推荐算法模拟信息检索和过滤的过程,根据用户的偏好和影视内容之间的匹配度进行...
协同过滤算法是一种基于用户行为数据的推荐算法,其基本思想是通过分析用户的历史行为数据,挖掘用户的偏好,从而向用户推荐更符合其兴趣和口味的产品。在影视作品推荐系统中,协同过滤算法已经得到广泛应用,并取得了一定的推荐效果。 目前,影视作品推荐系统中基于协同过滤算法的研究主要聚焦于以下几个方面: 1.算法优化 当前...
摘要:流媒体影视平台上的推荐算法使传统影视类型被分解、重组,“微类型”得以形成。影视内容所包含的公共话语需要通过数据和算法才能折射出来,这体现为“热播”“排行”等算法。推荐算法重新界定了“受众”,大众传媒时代基于解释范式的受众认识论被算法时代基于行为范式的受众认识论所取代,基于人口学对受众的分类,其社会...
从技术的角度来看,《龙平台影视》采用了多种算法来实现观影推荐。这些算法主要包括内容分析、用户行为分析、社交网络分析等。内容分析算法通过分析影视作品的内容特征,提取出与用户兴趣相关的关键词和主题,从而为用户推荐与之匹配的内容。用户行为分析算法则通过记录和分析用户的观看历史、点赞、评论等行为,挖掘出用户的兴...
(1)私域流量推荐 我们在视频号发布作品以后,用户进行点赞、转发、评论等互动作为用户的微信好友我们都会好友互动的内容,然后通过相互之间的互动来去触发系统的算法进行流量推送。系统通过用户之间的互动来判定你的作品是否优秀,从而引起社交推荐。 根据以上算法的逻辑,作品的创作者需要对自己创作的视频进行第一轮的冷启动,...
Python+Django+Mysql实现在线电影推荐系统 基于用户、项目的协同过滤推荐在线电影系统 代码实现 源代码下载 大数据、机器学习、深度学习、人工智能 965 -- 28:27 App Python语言Flask开发框架实现个性化音乐推荐网 在线音乐推荐系统 基于用户、物品的协同过滤推荐算法开发 2514 -- 28:47 App Python+Django+Mysql个性化音...
社会标签情感分析的个性化影视推荐算法研究