电影推荐算法系统有哪些功能

Ⅰ 推荐算法有哪些

推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。 基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特I，基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI，与你以前观看的在内容上面（共有很多关键词）有很大关联性，就把后者推荐给你，这种方法可以避免Item的冷启动问题（冷启动：如果一个Item从没有被关注过，其他推荐算法则很少会去推荐，但是基于内容的推荐算法可以分析Item之间的关系，实现推荐），弊端在于推荐的Item可能会重复，典型的就是新闻推荐，如果你看了一则关于MH370的新闻，很可能推荐的新闻和你浏览过的，内容一致；另外一个弊端则是对于一些多媒体的推荐（比如音乐、电影、图片等)由于很难提内容特征，则很难进行推荐，一种解决方式则是人工给这些Item打标签。 协同过滤算法，原理是用户喜欢那些具有相似兴趣的用户喜欢过的商品，比如你的朋友喜欢电影哈利波特I，那么就会推荐给你，这是最简单的基于用户的协同过滤算法（user-based collaboratIve filtering），还有一种是基于Item的协同过滤算法（item-based collaborative filtering），这两种方法都是将用户的所有数据读入到内存中进行运算的，因此成为Memory-based Collaborative Filtering，另一种则是Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚类，SVD，Matrix Factorization等，这种方法训练过程比较长，但是训练完成后，推荐过程比较快。 最后一种方法是基于知识的推荐算法，也有人将这种方法归为基于内容的推荐，这种方法比较典型的是构建领域本体，或者是建立一定的规则，进行推荐。 混合推荐算法，则会融合以上方法，以加权或者串联、并联等方式尽心融合。 当然，推荐系统还包括很多方法，其实机器学习或者数据挖掘里面的方法，很多都可以应用在推荐系统中，比如说LR、GBDT、RF（这三种方法在一些电商推荐里面经常用到），社交网络里面的图结构等，都可以说是推荐方法。

Ⅱ 协同过滤推荐系统的应用领域有哪些

豆瓣，amazon，淘宝，当当等网站都在用，豆瓣的猜你喜欢，音乐推荐，书籍推荐什么的都是，推荐你看看两篇文章，探索推荐引擎内部的秘密，第1 部分: 推荐引擎初探 探索推荐引擎内部的秘密，第2 部分: 深入推荐引擎相关算法- 协同过滤，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 个性化推荐系统的基本框架

个性化推荐系统的基本框架如下：
参考国内最具代表性的百分点推荐系统框架来讲，个性化推荐系统的推荐引擎在个性化算法的框架基础之上，还引入场景引擎、规则引擎和展示引擎，形成全新的百分点推荐引擎的技术框架，系统通过综合并利用用户的兴趣偏好、属性，商品的属性、内容、分类，以及用户之间的社交关系等等，挖掘用户的喜好和需求，主动向用户推荐其感兴趣或者需要的商品。
基于云计算的个性化推荐平台。消除数据孤岛，建立基于用户全网兴趣偏好轨迹的精准云计算分析模型，打通用户在多个网站的兴趣偏好，形成成用户行为偏好大数据中心。
多种智能算法库。基于多维度的数据挖掘、统计分析，进行算法模型的建立和调优。综合利用基于内容、基于用户行为和基于社交关系网络的多种算法，为用户推荐其喜欢的商品、服务或内容。
电子商务推荐系统的主要算法有：
（1） 基于关联规则的推荐算法（Association Rule-based Recommendation）
（2） 基于内容的推荐算法 (Content-based Recommendation)
内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。
通过相关特征的属性来定义项目或对象,系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣,依据用户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐，努力向客户推荐与其以前喜欢的产品相似的产品。如新闻组过滤系统News Weeder。
基于内容过滤的系统其优点是简单、有效。尤其对于推荐系统常见的冷启动（Cold Start）问题，Content-based方法能够比较好的进行解决。因为该算法不依赖于大量用户的点击日志，只需要使用待推荐对象（item）本身的属性、类目、关键词等特征，因此该方法在待推荐对象数量庞大、变化迅速、积累点击数稀少等应用场景下有较好的效果。但该方法的缺点是对推荐物的描述能力有限，过分细化，推荐结果往往局限与原对象相似的类别中，无法为客户发现新的感兴趣的资源,只能发现和客户已有兴趣相似的资源。这种方法通常被限制在容易分析内容的商品的推荐，而对于一些较难提取出内容的商品，如音乐CD、电影等就不能产生满意的推荐效果。
（3） 协同过滤推荐算法 （Collaborative Filtering Recommendation）
协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;
3）推荐的新颖性。 正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。
协同过滤推荐算法，可进一步细分为基于用户的协同过滤（user-based collaborative filtering）和基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）。
基于用户的协同过滤的基本思想是：根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K- 邻居”的算法；然后，基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行物品的推荐。
基于物品的协同过滤的基本原理也类似，该方法根据用户和物品直接历史点击或购买记录，来计算物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好的物品信息，将挖掘到的类似的物品推荐给用户
基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤各自有其适用场景。总的来看，协同过滤方法的缺点是:
1）稀疏性问题：如果用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确;
2）可扩展性问题：随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;
3）冷启动问题：如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐。
4）长尾问题：对微小市场的推荐。
因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。

Ⅳ 设计数据库电影管理系统的功能是什么

留下邮箱，我把设计数据库电影管理系统的需求分析发给你参考。你会喜欢的。
我给你写一点参考：
根据影片管理的特点，影片管理系统应具有如下基本功能：
（1） 能对系统用户进行管理；
（2） 能对租借学生数据进行管理，即可以对租借学生数据进行查询、增加、删除、修改操作；
（3） 可对影片数据进行管理，即可对影片数据进行查询、增加、删除、修改操作；
（4） 对影片数据的查询可以普通查询、按种类查询、按名称查询。
（5） 可对租借影片数据进行管理，即可对租借影片数据进行查询、增加、删除操作；
（6） 对租借影片数据的查询可以按学号、影片编号、影片种类查询。

Ⅳ 电影票房预测系统的介绍

电影票房预测系统，美国票房收入预测的先驱BarryLitman对美国80年代近700部电影进行分析推出票房收入预测模型。

Ⅵ 电影院管理系统的系统功能概述

根据年票系统和团票系统的共同点，充分考虑成本、开发周期、功能扩展等要求，公司依据客户要求，开发出同时适用于团票、年票的管理系统。系统基于公网搭建的中心数据服务器与各影城销售终端间可实现安全的信息上载与下载，在各终端上可实现对电子团票载体的读写和顾客消费明细查询及兑换明细查询，在中心服务器上可实现总体分类统计查询。各种子功能模块程序应能够在微软公司Windows 98及更高版本操作系统环境下运行。
（一）后台管理：
1. 用户管理：
（1） 服务器端用户权限设置
服务器端设置系统管理员（全局最高权限，可对全局用户权限进行设置及调整）、统计人员（全局统计、查询、生成报表等权限）、操作员权限（对服务器数据进行备份、管理权限、制卡权限）
（2）客户端用户权限设置
客户端设置影院经理（本地最高权限，可对本地用户权限设置及调整、黑名单管理），本地统计（本地兑换统计、生成报表等权限）、顾客查询（插入IC卡后可对该顾客全局兑换明细进行查询）、销售员（本地兑换、续期）
2．卡管理
（1） 发卡（售卡）
a) 新制卡片：内置卡号编码，并以此作为卡片唯一身份识别标识。经影院终端售卡操作激活该卡，并自动将卡片编码信息录入数据库。
b) 旧卡片：旧卡收回后重新发给新客户使用，充值界面中设置此选项，用以标记该卡重新发卡时间，顾客再次查询消费明细时以该次发卡时间为起始时间进行查询。在中心数据服务器上仍保留此卡自第一次发卡后的所有数据记录。此卡自始至终卡号始终不发生改变。卡内最后一次兑换完成后，系统应自动记录其卡号，并标注其已被回收，查询时可以以此查看各家影城当日应回收的卡数量及对应卡号。
（2） 有效期
充值操作界面中设置卡有效期选项，系统自动默认有效期为充值当日起一年有效（可调整）。
（3）续期
卡片有效期到后通过续期界面可以对其有效期限重新进行调整（或在充值界面中进行调整）
（4） 黑名单
根据卡号可将指定卡片列入黑名单中，则该卡再次使用时售票界面将显示该卡已被列入黑名单无法进行消费，直至在黑名单管理中将该卡号去除后方可恢复正常使用。
3.统计查询
（1） 客户端统计查询
a) 顾客消费明细查询
顾客将卡插入读卡器后可以在该选项对其发卡后（使用二次发放的旧卡顾客从第二次发卡后进行统计）的所有消费明细进行列表查询（包括消费时间、消费地点、兑换次数、消费类型（影票、卖品）、所剩余额等项目）。
b) 本地统计查询
影城内具有相应权限的人员可以对本地所有用户的充值及消费明细进行列表查询（查询范围仅限本地消费或充值记录），查询条件可以按时间段、单日、卡号、号段、销售员、消费类型等进行明细列表查询，并自动进行数据统计，各种查询结果均可导出为Excel表格形式文件进行保存。
（2） 服务器端统计查询
服务器端具有相应权限的统计人员可以运行查询功能模块通过局域网对服务器数据进行调用实现统计查询功能，统计查询范围可以针对全局的消费及充值记录，查询条件可以按影城、单日、卡号、号段、销售员、消费类型等进行明细列表查询，并自动进行数据统计，各种查询结果均可导出为Excel表格形式文件进行保存。
4.前台销售管理
（1）登录
销售员开机运行前台客户端模块后，通过用户名、密码认证登录后将其最小化或隐藏，程序继续在后台运行，对相应读卡器端口进行数据监测。
（2） 兑换
兑换操作窗口界面简洁、易切换。顾客将卡片靠近读卡器后，后台程序自动监测到并读取卡内相应信息，同时自动弹出小型操作界面，显示当前卡号、剩余次数并可手工输入扣减次数，点击确认后通过读卡器对卡内数据进行读写，同时界面显示数据相应变化并将操作记录存储到本地数据库中。卡片从读卡器中取出后该兑换操作界面自动关闭或隐藏。
（3） 卡片管理
客户卡片靠近读卡器后弹出兑换界面，单击取消，则兑换界面不再出现；激活后台运行的客户端程序，选择卡管理菜单各选项进行相应操作。（详见1.2各项描述）
（4） 顾客查询
客户卡片靠近读卡器后弹出兑换界面，单击取消，则兑换界面不再出现；激活后台运行的客户端程序，选择统计查询菜单各选项进行相应操作。（详见1.3.1项描述）
5. 卡类型
（1）卡类型设置
服务器端可进行卡类型添加设置，制定单次金额，制卡时需选定卡类型，该卡在影城终端使用时可以识别出不同的卡类型。
（3） 卡类型管理
回收卡可以再次通过制卡更改其卡类型
（二）、数据
1. 数据通讯
（1） 局域网络通讯
中心数据服务器通过局域网与操作机之间通过局域网络进行数据调用及业务操作。
（3） 公共网络通讯
各影城客户终端通过公共互联网络与中心数据服务器实现数据上载与下载。
2. 数据存储
中心数据库将所有影城终端上载的操作记录、管理信息均存储到硬盘保存；各个影城终端设备仅存储本地操作记录、管理信息（以便本地数据查询的快捷），并不断自动从中心数据服务器上下载、更新本地客户信息库，同时不断上载自身新的操作记录、管理信息到中心服务器，实现所有影城终端与中心服务器随时可以同步更新数据。影院终端进行顾客信息查询操作时需要通过互联网对服务器数据进行访问方可实现。
（三）、安全性
1. 数据安全
（1） 中心数据库需具备本地自动备份功能和网络异地备份功能，定时对数据库进行备份，一旦发生服务器崩溃或病毒感染，可以立即通过恢复备份数据方式重新建立数据库。
（2）影城终端数据库如果发生崩溃现象，可以通过互联网从中心数据库下载加以恢复。
（3）如果发生中心数据库与终端数据库同时崩溃现象，可以通过读取卡片内的最后一次消费记录（包括：卡号、剩余次数、最后消费时间、地点）来重建本地数据库，并上载重建中心数据库，可将风险和损失降到最低。
2. 网络安全
（1） 中心数据服务器在保证通讯端口畅通的前提下，须安装防火墙、杀毒软件，避免被病毒感染或恶意攻击。
（2）互联网络传输、通讯数据加密，防止盗取。
（3） 影院终端机安装杀毒软件，防止病毒感染传播。
（四）硬件
1.影院终端
能与影院售票终端共用一台计算机，以减少建设成本同时方便售票人员操作。
2.中心服务器
中心数据服务器需要长期稳定运行，选择稳定服务器品牌及操作系统。
3.卡片、读卡器
卡片作为电子团体票的载体，在整个系统中扮演十分重要的角色，因此必须选择安全性、不易损坏、存储容量大、存储数据稳定、读写稳定的卡片。
4.网络搭建
影院终端尽可能沿用其现有局域网络，不另行增设网络设备。服务器端规划搭建新的局域网络，以保证服务器的安全和操作的方便性。也可以根据实际重新搭建网络。
（五）、电子团体票销售使用流程
1. 销售
电子团体票需以团购形式销售，单张充值次数不低于10次（也可以定义）。由公司与各影院之间约定各种不同卡类型单次结算价，此单价在卡类型设置时写入系统，并在统计报表中作为结算金额的依据。
制卡、充值功能在于公司服务器端，制卡时选择卡类型并写入相应次数，各影城销售人员购买时结算相应款项。待发卡（售卡）环节时卡片方可正式激活。
2. 影票兑换
各影城根据自身经营情况针对不同影片制定不用电子团体票兑换办法，并将办法在影城售票处公示，且通过影城咨询电话可供观众查询，小卖部消费时同样根据不同卡类型单次金额进行消费。

Ⅶ 基于用户的系统过滤 什么是推荐算法

什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。 最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找什么肿么办？最典型的例子就是，如果我打开豆瓣找电影，或者我去买说，我实际上不知道我想要买什么或者看什么，这时候推荐系统就可以派上用场了。 推荐算法的条件 推荐算法从92年开始，发展到现在也有20年了，当然，也出了各种各样的推荐算法，但是不管怎么样，都绕不开几个条件，这是推荐的基本条件 根据和你共同喜好的人来给你推荐 根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐 根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了 根据上面的几种条件组合起来给你推荐 实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个，这也是最早出现的推荐算法，并且发展到今天，基本思想没有什么变化，无非就是在处理速度上，计算相似度的算法上出现了一些差别而已。 基于用户的协同过滤算法 我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法，这种以用户为主体的算法比较强调的是社会性的属性，也就是说这类算法更加强调把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你，与之对应的是基于物品的推荐算法，这种更加强调把和你你喜欢的物品相似的物品推荐给你。 然后就是协同过滤了，所谓协同就是大家一起帮助你啦，然后后面跟个过滤，就是大家是商量过后才把结果告诉你的，不然信息量太大了。。 所以，综合起来说就是这么一个算法，那些和你有相似爱好的小伙伴们一起来商量一下，然后告诉你什么东西你会喜欢。 算法描述 相似性计算 我们尽量不使用复杂的数学公式，一是怕大家看不懂，难理解，二是我是用mac写的blog,公式不好画，太麻烦了。。 所谓计算相似度，有两个比较经典的算法 Jaccard算法，就是交集除以并集，详细可以看看我这篇文章。 余弦距离相似性算法，这个算法应用很广，一般用来计算向量间的相似度，具体公式大家google一下吧，或者看看这里 各种其他算法，比如欧氏距离算法等等。 不管使用Jaccard还是用余弦算法，本质上需要做的还是求两个向量的相似程度，使用哪种算法完全取决于现实情况。 我们在本文中用的是余弦距离相似性来计算两个用户之间的相似度。 与目标用户最相邻的K个用户 我们知道，在找和你兴趣爱好相似的小伙伴的时候，我们可能可以找到几百个，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那么一般的，我们会定一个数K，和你最相似的K个小伙伴就是你的好基友了，他们的爱好可能和你的爱好相差不大，让他们来推荐东西给你（比如肥皂）是最好不过了。

Ⅷ 推荐系统在国内有哪些实际应用

据国外媒体报道，科技博客TechCrunch作者贾森·金凯德（Jason Kincaid）周一指出，亚马逊可能会推出自己的Android应用商店，这将会引发亚马逊与谷歌应用商店Android Market之间的竞争。

Ⅸ 学IT的，写了一个电影推荐系统，但是为什么评分预测值大于五

全文以“预测电影评分”例子展开

r(i,j)=0则表明user_j没有对movie_i 没有评分，

推荐系统要做的就是通过预测user_j对这些movie {i|r(i,j)=0}的评分来给user_j 推荐其可能会喜欢的电影<预测评分较高的movie>

=======================================二、基于内容的推荐=======================================

对每个movie_i引入特征x(i)=(x1, x2)，这种特征可能表明user对movie类型的偏好：浪漫or动作等

对于每个user引入一个参数theta，然后对评分矩阵的每列(对应一个user)做线性回归，数据是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some j all i}

像机器学习一样，x(i)添加个1变量x(i)=(1, x1, x2)

那么对于未评分的movie_t，我们可以使用线性回归训练的参数theta与对应特征x(t)做内积来得到其预测评分

对每个用户都训练一个参数theta_j，优化模型如下：

优化算法：注意正则项是不约束x(i)=(1, x1, x2)中1对应的参数theta的第一项theta0，所以k=0与k=1,2分别对待

=======================================三、协同过滤=======================================

现在换个角度：如果知道theta for all user j，如何来预测x(i) = (x1, x2) all i

仍然可以使用线性回归，为训练每个x(i)，需要评分矩阵的第i行数据{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some i all j}

theta_j = (0, theta1, theta2) ；theta1=5说明user_j喜欢romance类movie， theta2=5说明user_j喜欢action类movie，只能有一个等于5哦，

我觉得也可以是：theta_j = (0, 4, 1) ；喜欢romance 4 action 1.

对应的优化：

协同过滤：交替优化theta与x

=========================================四、协同过滤算法=======================================

优化：

优化：注意去掉了theta和x的添加项

=========================================五、实现细节补充=======================================

实现细节：

如果有user没有对任何电影评分或者所有评分的电影都是0分，那么所学习到的参数是零向量，

则预测都是0值，这是不合理的。通过 将评分矩阵减去其行均值再进行线性回归来“避免”这种情况

=========================================六、一点思考==========================================

协同过滤那块，同时优化theta、x，这样得到的theta、x还有特定的意义<比如：x是否还表征对影视类型的喜爱与否>没有？

回归中，在x数据上不添加1-feature是不是因为后来引入的平均值化；如果不是，那会对结果有什么影响？

用x-feature来表征一个movie，x-feature的各分量的可解释性；应该会有一部分user应为演员的缘故有一些"偏爱"。

这里，讲的"基于内容的推荐"与"协同过滤"跟以前对这两个词的认识/所指内容不同，查清楚、搞明白。

这周还会再更一篇关于此节课的算法实现，会对上述部分问题做出回答。