本文選題：用戶行為特性 + 電影評價(jià)數(shù)據(jù)　； 參考：《南昌航空大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：人類行為動力學(xué)的量化研究雖然起步晚,但是在近年來已得到廣泛的研究�？措娪耙殉蔀楫�(dāng)代人們,特別是年輕人最為廣泛的消遣娛樂方式之一。研究人們在看電影以及電影評價(jià)的行為中的動力學(xué)特征,了解人們對電影的興趣口味,挖掘用戶的行為模式,有助于及時(shí)調(diào)整推薦用戶感興趣的電影,以此提高電影門戶網(wǎng)站的點(diǎn)擊量以及吸引潛在客戶,這無疑將會給電影門戶網(wǎng)站帶來巨大的商業(yè)價(jià)值。然而,絕大部分有用的信息都隱藏在大數(shù)據(jù)之中,要深入研究分析才能窺探一二。基于這種背景,本文研究了電影評價(jià)數(shù)據(jù)庫Movielens中的用戶行為特征。首先,本文研究了電影評價(jià)數(shù)據(jù)Movielens的基本特征。接下來,研究了電影評價(jià)次數(shù)隨時(shí)間演化特征,發(fā)現(xiàn)電影在被第一次評價(jià)之后,電影的評價(jià)量會在此之后的大約第99天和第209天出現(xiàn)兩個高峰期,且在第209天,電影評價(jià)量是最多的。研究了處于電影評價(jià)高峰期和非高峰期階段用戶的行為特征,發(fā)現(xiàn)用戶的行為特征在這兩個階段呈現(xiàn)相似的特征,在這兩個階段中用戶度的概率分布服從冪律分布,這說明在這兩個階段的用戶主要為不活躍的小度用戶。進(jìn)一步,我們研究了積極和不積極評價(jià)電影的用戶的行為特征,發(fā)現(xiàn)積極評價(jià)電影的用戶度的概率分布服從冪律分布,說明該類用戶主要為不活躍用戶。而不積極評價(jià)電影的用戶的度的概率分布,相對來說分布的較為均勻,但用戶度處于100-300這個范圍的概率會相對高一些。最后,分別研究了熱門電影和冷門電影的評價(jià)用戶特征。通過研究熱門和冷門電影評價(jià)的時(shí)間演化特性,電影評價(jià)出現(xiàn)大小高峰期和非高峰期的用戶結(jié)構(gòu),以及積極和不積極評價(jià)用戶的特征,發(fā)現(xiàn)評價(jià)熱門電影的用戶和評價(jià)冷門電影的用戶表現(xiàn)出相似的行為特征。
[Abstract]:This paper studies the characteristics of users ' behavior in movie evaluation database Movielens .
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：J905

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2041937