18、电影推荐系统与大数据应用：优化稀疏问题的智能模型

电影推荐系统与大数据应用：优化稀疏问题的智能模型

1. 推荐系统概述

推荐系统的目标是利用过滤和聚类算法，为用户推荐他们可能感兴趣的内容。其首先会挖掘用户的偏好，通过寻找具有相似兴趣的用户画像，让用户能够评估自己选择的电影。

为了基于客户偏好获得精确的推荐，有人提出了一种基于群体搜索优化的混合推荐模型。该模型结合了协同过滤和基于内容的过滤方法。不同类型的推荐系统包括基于内容的、混合的和基于协同过滤的系统。基于协同过滤的推荐又可分为基于用户的过滤和基于物品的过滤。

2. 大数据基础

2.1 大数据定义

大数据指的是大量存在的信息，计算机以各种方式存储和记录这些信息及活动，包括人类和机器提供的数据。随着时间的推移，大数据的规模显著增长，其数量和存储的复杂性使得传统的数据管理解决方案难以对其进行分析和解释。

2.2 大数据收集方法

• 反馈与用户评论 ：通过收集人们的体验和购买历史来跟踪数据。
• 调查 ：向客户提供调查，根据数据收集目标提出不同问题。
• 交易积分 ：客户的每笔交易可获得积分，这些积分可根据特定标准兑换奖励，从而使企业能够了解客户的兴趣和行为。
• 社交媒体监测 ：一些社交媒体程序会监测相关方的信息和活动。
• 其他方法 ：包括使用cookie、电子邮件跟踪和卫星图片等。