電影推薦演算法系統有哪些功能

Ⅰ 推薦演算法有哪些

推薦演算法大致可以分為三類：基於內容的推薦演算法、協同過濾推薦演算法和基於知識的推薦演算法。 基於內容的推薦演算法，原理是用戶喜歡和自己關注過的Item在內容上類似的Item，比如你看了哈利波特I，基於內容的推薦演算法發現哈利波特II-VI，與你以前觀看的在內容上面（共有很多關鍵詞）有很大關聯性，就把後者推薦給你，這種方法可以避免Item的冷啟動問題（冷啟動：如果一個Item從沒有被關注過，其他推薦演算法則很少會去推薦，但是基於內容的推薦演算法可以分析Item之間的關系，實現推薦），弊端在於推薦的Item可能會重復，典型的就是新聞推薦，如果你看了一則關於MH370的新聞，很可能推薦的新聞和你瀏覽過的，內容一致；另外一個弊端則是對於一些多媒體的推薦（比如音樂、電影、圖片等)由於很難提內容特徵，則很難進行推薦，一種解決方式則是人工給這些Item打標簽。 協同過濾演算法，原理是用戶喜歡那些具有相似興趣的用戶喜歡過的商品，比如你的朋友喜歡電影哈利波特I，那麼就會推薦給你，這是最簡單的基於用戶的協同過濾演算法（user-based collaboratIve filtering），還有一種是基於Item的協同過濾演算法（item-based collaborative filtering），這兩種方法都是將用戶的所有數據讀入到內存中進行運算的，因此成為Memory-based Collaborative Filtering，另一種則是Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚類，SVD，Matrix Factorization等，這種方法訓練過程比較長，但是訓練完成後，推薦過程比較快。 最後一種方法是基於知識的推薦演算法，也有人將這種方法歸為基於內容的推薦，這種方法比較典型的是構建領域本體，或者是建立一定的規則，進行推薦。 混合推薦演算法，則會融合以上方法，以加權或者串聯、並聯等方式盡心融合。 當然，推薦系統還包括很多方法，其實機器學習或者數據挖掘裡面的方法，很多都可以應用在推薦系統中，比如說LR、GBDT、RF（這三種方法在一些電商推薦裡面經常用到），社交網路裡面的圖結構等，都可以說是推薦方法。

Ⅱ 協同過濾推薦系統的應用領域有哪些

豆瓣，amazon，淘寶，當當等網站都在用，豆瓣的猜你喜歡，音樂推薦，書籍推薦什麼的都是，推薦你看看兩篇文章，探索推薦引擎內部的秘密，第1 部分: 推薦引擎初探 探索推薦引擎內部的秘密，第2 部分: 深入推薦引擎相關演算法- 協同過濾，看完就基本了解了，http://www.ibm.com/search/csass/search/?sn=dw&lang=zh&cc=CN&en=utf&hpp=20&dws=cndw&lo=zh&q=%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%BC%95%E6%93%8E%E5%86%85%E9%83%A8%E7%9A%84%E7%A7%98%E5%AF%86

Ⅲ 個性化推薦系統的基本框架

個性化推薦系統的基本框架如下：
參考國內最具代表性的百分點推薦系統框架來講，個性化推薦系統的推薦引擎在個性化演算法的框架基礎之上，還引入場景引擎、規則引擎和展示引擎，形成全新的百分點推薦引擎的技術框架，系統通過綜合並利用用戶的興趣偏好、屬性，商品的屬性、內容、分類，以及用戶之間的社交關系等等，挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的商品。
基於雲計算的個性化推薦平台。消除數據孤島，建立基於用戶全網興趣偏好軌跡的精準雲計算分析模型，打通用戶在多個網站的興趣偏好，形成成用戶行為偏好大數據中心。
多種智能演算法庫。基於多維度的數據挖掘、統計分析，進行演算法模型的建立和調優。綜合利用基於內容、基於用戶行為和基於社交關系網路的多種演算法，為用戶推薦其喜歡的商品、服務或內容。
電子商務推薦系統的主要演算法有：
（1） 基於關聯規則的推薦演算法（Association Rule-based Recommendation）
（2） 基於內容的推薦演算法 (Content-based Recommendation)
內容過濾主要採用自然語言處理、人工智慧、概率統計和機器學習等技術進行過濾。
通過相關特徵的屬性來定義項目或對象,系統基於用戶評價對象的特徵學慣用戶的興趣,依據用戶資料與待預測項目的匹配程度進行推薦，努力向客戶推薦與其以前喜歡的產品相似的產品。如新聞組過濾系統News Weeder。
基於內容過濾的系統其優點是簡單、有效。尤其對於推薦系統常見的冷啟動（Cold Start）問題，Content-based方法能夠比較好的進行解決。因為該演算法不依賴於大量用戶的點擊日誌，只需要使用待推薦對象（item）本身的屬性、類目、關鍵詞等特徵，因此該方法在待推薦對象數量龐大、變化迅速、積累點擊數稀少等應用場景下有較好的效果。但該方法的缺點是對推薦物的描述能力有限，過分細化，推薦結果往往局限與原對象相似的類別中，無法為客戶發現新的感興趣的資源,只能發現和客戶已有興趣相似的資源。這種方法通常被限制在容易分析內容的商品的推薦，而對於一些較難提取出內容的商品，如音樂CD、電影等就不能產生滿意的推薦效果。
（3） 協同過濾推薦演算法 （Collaborative Filtering Recommendation）
協同過濾是在信息過濾和信息系統中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。
與傳統文本過濾相比，協同過濾有下列優點:
1）能夠過濾難以進行機器自動基於內容分析的信息。如藝術品、音樂;
2）能夠基於一些復雜的，難以表達的概念（信息質量、品位)進行過濾;
3）推薦的新穎性。 正因為如此，協同過濾在商業應用上也取得了不錯的成績。Amazon，CDNow，MovieFinder，都採用了協同過濾的技術來提高服務質量。
協同過濾推薦演算法，可進一步細分為基於用戶的協同過濾（user-based collaborative filtering）和基於物品的協同過濾（item-based collaborative filtering）。
基於用戶的協同過濾的基本思想是：根據所有用戶對物品或者信息的偏好，發現與當前用戶口味和偏好相似的「鄰居」用戶群，在一般的應用中是採用計算「K- 鄰居」的演算法；然後，基於這 K 個鄰居的歷史偏好信息，為當前用戶進行物品的推薦。
基於物品的協同過濾的基本原理也類似，該方法根據用戶和物品直接歷史點擊或購買記錄，來計算物品和物品之間的相似度，然後根據用戶的歷史偏好的物品信息，將挖掘到的類似的物品推薦給用戶
基於用戶的協同過濾和基於物品的協同過濾各自有其適用場景。總的來看，協同過濾方法的缺點是:
1）稀疏性問題：如果用戶對商品的評價非常稀疏，這樣基於用戶的評價所得到的用戶間的相似性可能不準確;
2）可擴展性問題：隨著用戶和商品的增多，系統的性能會越來越低;
3）冷啟動問題：如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦。
4）長尾問題：對微小市場的推薦。
因此，現在的電子商務推薦系統都採用了幾種技術相結合的推薦技術。

Ⅳ 設計資料庫電影管理系統的功能是什麼

留下郵箱，我把設計資料庫電影管理系統的需求分析發給你參考。你會喜歡的。
我給你寫一點參考：
根據影片管理的特點，影片管理系統應具有如下基本功能：
（1） 能對系統用戶進行管理；
（2） 能對租借學生數據進行管理，即可以對租借學生數據進行查詢、增加、刪除、修改操作；
（3） 可對影片數據進行管理，即可對影片數據進行查詢、增加、刪除、修改操作；
（4） 對影片數據的查詢可以普通查詢、按種類查詢、按名稱查詢。
（5） 可對租借影片數據進行管理，即可對租借影片數據進行查詢、增加、刪除操作；
（6） 對租借影片數據的查詢可以按學號、影片編號、影片種類查詢。

Ⅳ 電影票房預測系統的介紹

電影票房預測系統，美國票房收入預測的先驅BarryLitman對美國80年代近700部電影進行分析推出票房收入預測模型。

Ⅵ 電影院管理系統的系統功能概述

根據年票系統和團票系統的共同點，充分考慮成本、開發周期、功能擴展等要求，公司依據客戶要求，開發出同時適用於團票、年票的管理系統。系統基於公網搭建的中心數據伺服器與各影城銷售終端間可實現安全的信息上載與下載，在各終端上可實現對電子團票載體的讀寫和顧客消費明細查詢及兌換明細查詢，在中心伺服器上可實現總體分類統計查詢。各種子功能模塊程序應能夠在微軟公司Windows 98及更高版本操作系統環境下運行。
（一）後台管理：
1. 用戶管理：
（1） 伺服器端用戶許可權設置
伺服器端設置系統管理員（全局最高許可權，可對全局用戶許可權進行設置及調整）、統計人員（全局統計、查詢、生成報表等許可權）、操作員許可權（對伺服器數據進行備份、管理許可權、制卡許可權）
（2）客戶端用戶許可權設置
客戶端設置影院經理（本地最高許可權，可對本地用戶許可權設置及調整、黑名單管理），本地統計（本地兌換統計、生成報表等許可權）、顧客查詢（插入IC卡後可對該顧客全局兌換明細進行查詢）、銷售員（本地兌換、續期）
2．卡管理
（1） 發卡（售卡）
a) 新制卡片：內置卡號編碼，並以此作為卡片唯一身份識別標識。經影院終端售卡操作激活該卡，並自動將卡片編碼信息錄入資料庫。
b) 舊卡片：舊卡收回後重新發給新客戶使用，充值界面中設置此選項，用以標記該卡重新發卡時間，顧客再次查詢消費明細時以該次發卡時間為起始時間進行查詢。在中心數據伺服器上仍保留此卡自第一次發卡後的所有數據記錄。此卡自始至終卡號始終不發生改變。卡內最後一次兌換完成後，系統應自動記錄其卡號，並標注其已被回收，查詢時可以以此查看各家影城當日應回收的卡數量及對應卡號。
（2） 有效期
充值操作界面中設置卡有效期選項，系統自動默認有效期為充值當日起一年有效（可調整）。
（3）續期
卡片有效期到後通過續期界面可以對其有效期限重新進行調整（或在充值界面中進行調整）
（4） 黑名單
根據卡號可將指定卡片列入黑名單中，則該卡再次使用時售票界面將顯示該卡已被列入黑名單無法進行消費，直至在黑名單管理中將該卡號去除後方可恢復正常使用。
3.統計查詢
（1） 客戶端統計查詢
a) 顧客消費明細查詢
顧客將卡插入讀卡器後可以在該選項對其發卡後（使用二次發放的舊卡顧客從第二次發卡後進行統計）的所有消費明細進行列表查詢（包括消費時間、消費地點、兌換次數、消費類型（影票、賣品）、所剩餘額等項目）。
b) 本地統計查詢
影城內具有相應許可權的人員可以對本地所有用戶的充值及消費明細進行列表查詢（查詢范圍僅限本地消費或充值記錄），查詢條件可以按時間段、單日、卡號、號段、銷售員、消費類型等進行明細列表查詢，並自動進行數據統計，各種查詢結果均可導出為Excel表格形式文件進行保存。
（2） 伺服器端統計查詢
伺服器端具有相應許可權的統計人員可以運行查詢功能模塊通過區域網對伺服器數據進行調用實現統計查詢功能，統計查詢范圍可以針對全局的消費及充值記錄，查詢條件可以按影城、單日、卡號、號段、銷售員、消費類型等進行明細列表查詢，並自動進行數據統計，各種查詢結果均可導出為Excel表格形式文件進行保存。
4.前台銷售管理
（1）登錄
銷售員開機運行前台客戶端模塊後，通過用戶名、密碼認證登錄後將其最小化或隱藏，程序繼續在後台運行，對相應讀卡器埠進行數據監測。
（2） 兌換
兌換操作窗口界面簡潔、易切換。顧客將卡片靠近讀卡器後，後台程序自動監測到並讀取卡內相應信息，同時自動彈出小型操作界面，顯示當前卡號、剩餘次數並可手工輸入扣減次數，點擊確認後通過讀卡器對卡內數據進行讀寫，同時界面顯示數據相應變化並將操作記錄存儲到本地資料庫中。卡片從讀卡器中取出後該兌換操作界面自動關閉或隱藏。
（3） 卡片管理
客戶卡片靠近讀卡器後彈出兌換界面，單擊取消，則兌換界面不再出現；激活後台運行的客戶端程序，選擇卡管理菜單各選項進行相應操作。（詳見1.2各項描述）
（4） 顧客查詢
客戶卡片靠近讀卡器後彈出兌換界面，單擊取消，則兌換界面不再出現；激活後台運行的客戶端程序，選擇統計查詢菜單各選項進行相應操作。（詳見1.3.1項描述）
5. 卡類型
（1）卡類型設置
伺服器端可進行卡類型添加設置，制定單次金額，制卡時需選定卡類型，該卡在影城終端使用時可以識別出不同的卡類型。
（3） 卡類型管理
回收卡可以再次通過制卡更改其卡類型
（二）、數據
1. 數據通訊
（1） 區域網絡通訊
中心數據伺服器通過區域網與操作機之間通過區域網絡進行數據調用及業務操作。
（3） 公共網路通訊
各影城客戶終端通過公共互聯網路與中心數據伺服器實現數據上載與下載。
2. 數據存儲
中心資料庫將所有影城終端上載的操作記錄、管理信息均存儲到硬碟保存；各個影城終端設備僅存儲本地操作記錄、管理信息（以便本地數據查詢的快捷），並不斷自動從中心數據伺服器上下載、更新本地客戶信息庫，同時不斷上載自身新的操作記錄、管理信息到中心伺服器，實現所有影城終端與中心伺服器隨時可以同步更新數據。影院終端進行顧客信息查詢操作時需要通過互聯網對伺服器數據進行訪問方可實現。
（三）、安全性
1. 數據安全
（1） 中心資料庫需具備本地自動備份功能和網路異地備份功能，定時對資料庫進行備份，一旦發生伺服器崩潰或病毒感染，可以立即通過恢復備份數據方式重新建立資料庫。
（2）影城終端資料庫如果發生崩潰現象，可以通過互聯網從中心資料庫下載加以恢復。
（3）如果發生中心資料庫與終端資料庫同時崩潰現象，可以通過讀取卡片內的最後一次消費記錄（包括：卡號、剩餘次數、最後消費時間、地點）來重建本地資料庫，並上載重建中心資料庫，可將風險和損失降到最低。
2. 網路安全
（1） 中心數據伺服器在保證通訊埠暢通的前提下，須安裝防火牆、殺毒軟體，避免被病毒感染或惡意攻擊。
（2）互聯網路傳輸、通訊數據加密，防止盜取。
（3） 影院終端機安裝殺毒軟體，防止病毒感染傳播。
（四）硬體
1.影院終端
能與影院售票終端共用一台計算機，以減少建設成本同時方便售票人員操作。
2.中心伺服器
中心數據伺服器需要長期穩定運行，選擇穩定伺服器品牌及操作系統。
3.卡片、讀卡器
卡片作為電子團體票的載體，在整個系統中扮演十分重要的角色，因此必須選擇安全性、不易損壞、存儲容量大、存儲數據穩定、讀寫穩定的卡片。
4.網路搭建
影院終端盡可能沿用其現有區域網絡，不另行增設網路設備。伺服器端規劃搭建新的區域網絡，以保證伺服器的安全和操作的方便性。也可以根據實際重新搭建網路。
（五）、電子團體票銷售使用流程
1. 銷售
電子團體票需以團購形式銷售，單張充值次數不低於10次（也可以定義）。由公司與各影院之間約定各種不同卡類型單次結算價，此單價在卡類型設置時寫入系統，並在統計報表中作為結算金額的依據。
制卡、充值功能在於公司伺服器端，制卡時選擇卡類型並寫入相應次數，各影城銷售人員購買時結算相應款項。待發卡（售卡）環節時卡片方可正式激活。
2. 影票兌換
各影城根據自身經營情況針對不同影片制定不用電子團體票兌換辦法，並將辦法在影城售票處公示，且通過影城咨詢電話可供觀眾查詢，小賣部消費時同樣根據不同卡類型單次金額進行消費。

Ⅶ 基於用戶的系統過濾 什麼是推薦演算法

什麼是推薦演算法 推薦演算法最早在1992年就提出來了，但是火起來實際上是最近這些年的事情，因為互聯網的爆發，有了更大的數據量可以供我們使用，推薦演算法才有了很大的用武之地。 最開始，所以我們在網上找資料，都是進yahoo，然後分門別類的點進去，找到你想要的東西，這是一個人工過程，到後來，我們用google，直接搜索自己需要的內容，這些都可以比較精準的找到你想要的東西，但是，如果我自己都不知道自己要找什麼腫么辦？最典型的例子就是，如果我打開豆瓣找電影，或者我去買說，我實際上不知道我想要買什麼或者看什麼，這時候推薦系統就可以派上用場了。 推薦演算法的條件 推薦演算法從92年開始，發展到現在也有20年了，當然，也出了各種各樣的推薦演算法，但是不管怎麼樣，都繞不開幾個條件，這是推薦的基本條件 根據和你共同喜好的人來給你推薦 根據你喜歡的物品找出和它相似的來給你推薦 根據你給出的關鍵字來給你推薦，這實際上就退化成搜索演算法了 根據上面的幾種條件組合起來給你推薦 實際上，現有的條件就這些啦，至於怎麼發揮這些條件就是八仙過海各顯神通了，這么多年沉澱了一些好的演算法，今天這篇文章要講的基於用戶的協同過濾演算法就是其中的一個，這也是最早出現的推薦演算法，並且發展到今天，基本思想沒有什麼變化，無非就是在處理速度上，計算相似度的演算法上出現了一些差別而已。 基於用戶的協同過濾演算法 我們先做個詞法分析基於用戶說明這個演算法是以用戶為主體的演算法，這種以用戶為主體的演算法比較強調的是社會性的屬性，也就是說這類演算法更加強調把和你有相似愛好的其他的用戶的物品推薦給你，與之對應的是基於物品的推薦演算法，這種更加強調把和你你喜歡的物品相似的物品推薦給你。 然後就是協同過濾了，所謂協同就是大家一起幫助你啦，然後後面跟個過濾，就是大家是商量過後才把結果告訴你的，不然信息量太大了。。 所以，綜合起來說就是這么一個演算法，那些和你有相似愛好的小夥伴們一起來商量一下，然後告訴你什麼東西你會喜歡。 演算法描述 相似性計算 我們盡量不使用復雜的數學公式，一是怕大家看不懂，難理解，二是我是用mac寫的blog,公式不好畫，太麻煩了。。 所謂計算相似度，有兩個比較經典的演算法 Jaccard演算法，就是交集除以並集，詳細可以看看我這篇文章。 餘弦距離相似性演算法，這個演算法應用很廣，一般用來計算向量間的相似度，具體公式大家google一下吧，或者看看這里 各種其他演算法，比如歐氏距離演算法等等。 不管使用Jaccard還是用餘弦演算法，本質上需要做的還是求兩個向量的相似程度，使用哪種演算法完全取決於現實情況。 我們在本文中用的是餘弦距離相似性來計算兩個用戶之間的相似度。 與目標用戶最相鄰的K個用戶 我們知道，在找和你興趣愛好相似的小夥伴的時候，我們可能可以找到幾百個，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那麼一般的，我們會定一個數K，和你最相似的K個小夥伴就是你的好基友了，他們的愛好可能和你的愛好相差不大，讓他們來推薦東西給你（比如肥皂）是最好不過了。

Ⅷ 推薦系統在國內有哪些實際應用

據國外媒體報道，科技博客TechCrunch作者賈森·金凱德（Jason Kincaid）周一指出，亞馬遜可能會推出自己的Android應用商店，這將會引發亞馬遜與谷歌應用商店Android Market之間的競爭。

Ⅸ 學IT的，寫了一個電影推薦系統，但是為什麼評分預測值大於五

全文以「預測電影評分」例子展開

r(i,j)=0則表明user_j沒有對movie_i 沒有評分，

推薦系統要做的就是通過預測user_j對這些movie {i|r(i,j)=0}的評分來給user_j 推薦其可能會喜歡的電影<預測評分較高的movie>

=======================================二、基於內容的推薦=======================================

對每個movie_i引入特徵x(i)=(x1, x2)，這種特徵可能表明user對movie類型的偏好：浪漫or動作等

對於每個user引入一個參數theta，然後對評分矩陣的每列(對應一個user)做線性回歸，數據是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some j all i}

像機器學習一樣，x(i)添加個1變數x(i)=(1, x1, x2)

那麼對於未評分的movie_t，我們可以使用線性回歸訓練的參數theta與對應特徵x(t)做內積來得到其預測評分

對每個用戶都訓練一個參數theta_j，優化模型如下：

優化演算法：注意正則項是不約束x(i)=(1, x1, x2)中1對應的參數theta的第一項theta0，所以k=0與k=1,2分別對待

=======================================三、協同過濾=======================================

現在換個角度：如果知道theta for all user j，如何來預測x(i) = (x1, x2) all i

仍然可以使用線性回歸，為訓練每個x(i)，需要評分矩陣的第i行數據{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some i all j}

theta_j = (0, theta1, theta2) ；theta1=5說明user_j喜歡romance類movie， theta2=5說明user_j喜歡action類movie，只能有一個等於5哦，

我覺得也可以是：theta_j = (0, 4, 1) ；喜歡romance 4 action 1.

對應的優化：

協同過濾：交替優化theta與x

=========================================四、協同過濾演算法=======================================

優化：

優化：注意去掉了theta和x的添加項

=========================================五、實現細節補充=======================================

實現細節：

如果有user沒有對任何電影評分或者所有評分的電影都是0分，那麼所學習到的參數是零向量，

則預測都是0值，這是不合理的。通過 將評分矩陣減去其行均值再進行線性回歸來「避免」這種情況

=========================================六、一點思考==========================================

協同過濾那塊，同時優化theta、x，這樣得到的theta、x還有特定的意義<比如：x是否還表徵對影視類型的喜愛與否>沒有？

回歸中，在x數據上不添加1-feature是不是因為後來引入的平均值化；如果不是，那會對結果有什麼影響？

用x-feature來表徵一個movie，x-feature的各分量的可解釋性；應該會有一部分user應為演員的緣故有一些"偏愛"。

這里，講的"基於內容的推薦"與"協同過濾"跟以前對這兩個詞的認識/所指內容不同，查清楚、搞明白。

這周還會再更一篇關於此節課的演算法實現，會對上述部分問題做出回答。