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電影推薦項目

時間:2019-04-12 14:03:29作者:魔據大數據學院

電影推薦項目總結

     隨著經濟的快速發展,人們的娛樂越來越豐富。電影作為娛樂的重要組成部分,越來越受到年輕人的喜愛。但是,如何在海量的電影中找到滿足自己喜愛的電影卻成為一個難題。電影推薦應運而生,他就是來解決在海量信息中尋找關鍵點,向用戶推薦符合用戶要求的電影
     做這個項目我用到了協同過濾算法,插入數據,使用協同過濾進行推薦。
第一步、我給了3個電影數據,里面包括用戶名,電影還有每個用戶對每個電影的評分,
我使用3個電影構建成為一個矩陣,如果用戶看過這個電影,我在矩陣里面給1,如果沒看過我里面給0。下面是原始數據:
電影推薦項目總結 
A、B、C是電影,user是用戶, 后面是評分與時間,根據每個用戶看過的電影,構建了如下矩陣     
 
 電影推薦項目總結
 
根據矩陣寫出如下mapreducer代碼:
電影推薦項目總結
電影推薦項目總結
 
運行結果是電影與電影所構建的矩陣,結果如下
 
 
電影推薦項目總結 
 
(因為數據很多,只顯示這些)
第二步、根據矩陣求和得到以下矩陣 (將3個矩陣相加)
電影推薦項目總結 
矩陣求和mapreduce代碼如下:
電影推薦項目總結 
電影推薦項目總結 
矩陣求和輸出結果如下:
電影推薦項目總結 
第三步、求每個用戶對每個電影的評分,
電影推薦項目總結 
 
電影推薦項目總結 
輸出結果如下:
 
電影推薦項目總結 
第四步、得到矩陣的和用戶對電影的評分。矩陣相乘
電影推薦項目總結 
代碼如下:
 
電影推薦項目總結
 
電影推薦項目總結
電影推薦項目總結
給2個輸入路經,使用if判斷,用map獲取值,然后相乘輸出,結果如下:
電影推薦項目總結 
第五步、所得結果是不同用戶對電影的綜合評分,把相同用戶對電影的評分相加,所得值排序輸出,就是最后的結果
電影推薦項目總結
電影推薦項目總結
結果如下:
電影推薦項目總結 
 
根據評分高低可以向用戶推薦電影,分越高代表電影越好看:
 
 
綜述:該算法是一個以電影的受眾情況做的電影推薦,準確性比較高。當然在電影推薦算法中還有其他的算法,如基于用戶的電影推薦算法,這些算法都各有利弊,最理想的是兩種算法同時運算,最后做一個綜合的推薦。

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