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推荐系统的基本原理

推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对特定项目的兴趣并提供个性化的推荐。在文化娱乐领域，特别是电影推荐中，推荐系统的作用尤为显著。通过分析用户的观影历史、评分、搜索记录等数据，推荐系统能够为用户推荐符合其兴趣的电影，提升用户体验和平台的用户粘性。本节将详细介绍推荐系统的基本原理，包括其工作流程、主要算法以及在电影推荐中的具体应用。

推荐系统的工作流程

推荐系统的工作流程通常包括以下几个步骤：

数据收集：收集用户的历史行为数据，如观影记录、评分、搜索记录等。

数据预处理：清洗和整理数据，使其适合用于推荐算法。

特征提取：从用户行为数