PAGE1

PAGE1

基于内容的电影推荐方法

1.基本原理

基于内容的推荐系统（Content-BasedFiltering,CBF）是一种通过分析用户过去的偏好（例如，喜欢的电影类型、演员、导演等）来推荐相似内容的方法。这种方法的核心在于构建一个用户偏好模型，然后根据这个模型来推荐与用户过去喜欢的内容相似的电影。基于内容的推荐系统通常包含以下几个步骤：

特征提取：从电影元数据中提取特征，如类型、演员、导演、关键词等。

用户偏好建模：根据用户过去的评分或观看记录，构建用户偏好模型。

相似度计算：计算电影之间的相似度。

推荐生成：根据用户偏好模型和电影相似度，生成推荐列表