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电影推荐系统中的用户与物品建模

在电影推荐系统中，用户与物品建模是推荐算法的基础。通过建立用户模型和物品模型，系统能够理解用户的偏好和物品的特征，从而进行更精准的推荐。本节将详细介绍用户与物品建模的原理和方法，并通过具体的代码示例展示如何实现这些模型。

用户建模

用户建模是指通过收集和分析用户的历史行为数据来构建用户画像。用户画像可以包括用户的个人信息、观影历史、评分历史、社交关系等多种特征。这些特征可以帮助推荐系统更准确地理解用户的偏好和需求。

用户特征提取

用户特征提取是用户建模的第一步。常见的用户特征包括：

个人信息：如年龄、性别、职业等。

观影历