关于过去的文字1--------------我的电影情节。

从童年时对电影的好奇与渴望,到工作后形成的周末观影习惯,本文回顾了一位影迷从小到大的电影之旅。

 

        总想写点关于过去的一点东西,因为我现在来到了城市。而过去对我来说变的越来越宝贵,那是一段对我很有感觉的特殊阶段。 而在我小时候看电影却是一件奢侈的事情。

        也不记得是从何时起我晓得了电影,但从知道电影后就一直对其有着特殊的感情,或许是一种满足感。

        那时,从父辈哪里听说,他们当时看个电影要跑几十里路到外乡镇去看,现在听起来像是天方也谈,但当时我听后心里到有积分过瘾的感觉,觉得有这么好的东东看很幸福,跑再远也值。

        后来,大概90年代初吧,我上小学那时,我们每天就打听谁家有黑白喜事,因为过事很有可能是要放电影的。我还清晰的记得,我要是听说谁家过事要放电影,顿时都会感觉心里激动。那种触电的感觉真不错。

        再后来,出现了录像机,放在家里都可以放电影看。 对这个可以在电视里看的东东更是好奇,还记得为了看电影去姑父家晚上都不想回去看电影的情形,那时真的有中邪的感觉,反正似乎听到电影就有不由自主的感觉。 因此还苦恼过一段时间呢。

        99年以后,碟机开始出现,我三爸家的碟子是我暑假消遣的玩宝,真的有种天然的吸引力啊。那时高中,我还在此上面耗费过不少时间呢,现在想来还觉得后怕,有点颓废青年的感觉。

        后来,上了大学,开始在电脑上看电影,等自己买了电脑后。醉逍遥的就是一个人在网上看电影,当然看的东西多了,也由此自然度过的我的成人典礼。不过对大学看的现在还能记得电影没几部。感觉那时更多是好奇,或者说自我的满足和虚荣吧。

        再后来,工作后。 看电影就更广泛了,有战争,有色情,有各种口味的。慢慢的似乎养成了周末晚上看电影的习惯。但更不好的习惯是一般都是在晚上凌晨以后才睡觉,感觉似乎老被电影拖着,中毒不浅啊。

 

        这些年,我一个人一路走来,很多时候心里是孤独的,但想象我和电影似乎总没有分离过。可能电影正在演绎我的未来,而我只不过是自己电影的主演而已。

    

        路漫漫兮,这就是我和我的电影。

        

### 使用TF-IDF算法改进推荐系统性能和准确性的方法 #### 背景介绍 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种统计方法,用于评估一个词对于一组文档或者语料库中的某篇文档的重要程度。它由两个部分组成:词频(TF, Term Frequency)表示某个词在特定文档中出现的频率;逆文档频率(IDF, Inverse Document Frequency)则衡量这个词在整个文档集中的普遍重要性。 在推荐系统领域,TF-IDF可以用来分析用户的兴趣偏好以及物品的内容特征,从而提高推荐的质量[^1]。 #### 改进推荐系统的具体方式 1. **用户兴趣建模** 用户的兴趣可以通过他们过去的行为数据(如点击、购买、评分等)所涉及的文字描述构建向量空间模型。利用TF-IDF计算这些文字描述中各个单词的重要性,形成能够反映用户偏好的高维稀疏向量。这种方法有助于捕捉到那些虽然不常提及但在某些情况下非常重要的关键词项[^2]。 2. **项目内容索引** 对于待推荐的商品或其他对象,同样可以根据它们的相关文本信息(比如商品详情页上的说明、评论区里的讨论等),采用TF-IDF技术建立每件商品的独特指纹。当新用户进入平台时,即使没有任何历史交互记录也可以基于此初步判断可能感兴趣的目标群体[^1]。 3. **相似度计算优化** 推荐过程中经常需要用到余弦距离或者其他形式的距离度量来比较不同个体之间的接近程度。如果单纯依靠简单的计数法则可能会忽略掉一些潜在的关键因素。而引入TF-IDF权重之后,则可以让更具有区分力的属性得到更高的关注,在最终得分上体现出来更加合理的匹配关系。 4. **冷启动问题缓解** 面对完全陌生的新用户或者是刚上线还没有积累足够反馈的新产品来说,“冷启动”是一个棘手难题。然而借助预先准备好了带有TF-IDF加权标签的知识图谱结构,可以从宏观层面推测出大致方向然后再逐步细化调整策略直至达到满意效果为止[^1]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 假设我们有如下几条关于电影的数据作为例子 corpus = [ 'A science fiction film set in a dystopian future.', 'An action-packed adventure movie with stunning visuals.', 'Romantic comedy about two people finding love unexpectedly.' ] vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names_out()) print(X.toarray()) # 输出每个句子对应的tf-idf矩阵 ``` 以上代码片段展示了如何使用Python中的`sklearn`库快速实现基本版的TF-IDF转换操作。这里创建了一个小型语料库包含了三种不同类型影片简介短句,并将其转化为数值型表达以便后续进一步加工处理。 ---
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