请教,电影网站里的“你也可能喜欢以下影片”这个功能怎么实现?
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涉及到哪些知识点?
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请教,电影网站里的“你也可能喜欢以下影片”这个功能怎么实现?
涉及到哪些知识点?
兴趣点检索,比如当你搜索某一部电影、某一个类型的时候,系统会根据你所搜索的关键字、类别等关键性标签来搜索相关结果,找到匹配度最高的最相似的信息给你;
网站会记录你搜索的关键字,然后进行分类匹配,给出和你类似的电影名字。
这就是大数据的运用。你经常搜索或者观看的是什么类型电影,主演、导演是谁都是哪些人演的,播放器或者是浏览器都会有数据记录,最后再通过数据分析为你推荐你大概喜欢的电影。
大数据在我们生活中几乎随处可见,运用层面很广。。。
通过电影类别或者使用标签来实现
给你个参考.. 用户浏览你站点的影片时,将影片类型的表示id写入cookie
那么当用户浏览别的页面时.. 可以更具他所携带的Cookie去推送他想要浏览的感兴趣的影片
可以参考这篇论文:http://webpages.uncc.edu/sakella/courses...
应该涉及到推荐系统吧, 根据推荐系统计算相关性,然后根据你的搜索词匹配
推荐系统。
简单地说,就是提取电影的一些特征值,如类型,年代,主演等。然后根据这些特征找相关性最大的电影就是用户可能喜欢的。
对于推荐系统有专门的算法,是一门学科,你可以搜搜。
这个问题很有意思当然也能想得到答案。
比如,你说的电影,电影有很多类型,爱情片啊,文艺片啊,灾难片啊,什么的云云。设想在数据库里应该有个电影类型的字段,这个字段简单些来说可以是数字类型的,比如(1灾难片2丧尸片3喜剧片……等等)
然后就是实现你这个功能了,点击影片,进入影片详情页,这个时候数据库有两步操作,第一就是读取此影片的信息,第二步就是根据此影片的类型字段值找出同类型的电影,最后在页面上显示。
OK.简单来说就是这么简单
这是典型的协同过滤应用场景,基本思路,你抓出所有浏
用户的浏览数据,然后求得与当前用户最相似的用户,然后把他的浏览推荐给当前用户。 这是基于用户维度的过滤,还可以基于电影的相似度,给出一堆结果,相似的计算可以用共同用户浏览次数量化。
可以参考数据挖掘相关的书籍。
根据电影属性 比如导演 演员 类型 等。
你可以把电影的n种属性(演员,类型,评分等)想象成n个维度(可能还要再加上一个用户维度),一共n(n+1)维空间。
一部电影在数学里相当于这个多维空间的一个向量。我们需要找的就是这个多维空间里和这个向量夹角最小(具体好像是计算余弦值)的向量群。也就是你也可能喜欢的电影。
内容总结
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