本文對(duì)多種融合策略進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹并基于已有的模型分析其優(yōu)缺點(diǎn),將理論結(jié)合實(shí)際應(yīng)用,設(shè)計(jì)一個(gè)面向群組的電影推薦應(yīng)用,并逐步實(shí)現(xiàn)。隨著現(xiàn)代社會(huì)人們出行活動(dòng)的多樣化,各種集體娛樂活動(dòng)也維持著很高的熱度。越來越多群體化應(yīng)用的出現(xiàn)使得對(duì)群組這一對(duì)象的推薦技術(shù)尤為重要。群組推薦在傳統(tǒng)推薦的基礎(chǔ)上增加了多種推薦融合策略。

【文章頁數(shù)】：2 頁

【部分圖文】：

圖1：模型實(shí)現(xiàn)流程圖

3.2模型實(shí)現(xiàn)為群組推薦電影，利用用戶對(duì)電影的歷史評(píng)分，對(duì)群組成員進(jìn)行建檔。每個(gè)成員生成一個(gè)用戶描述文件，成員所在的每個(gè)群組生成一個(gè)群組描述文件。對(duì)用戶資料和群組資料進(jìn)行整理，除去多余用戶信息，建立評(píng)分矩陣。m為用戶的數(shù)量，n為電影的數(shù)量，矩陣如下：

本文編號(hào)：3972040