Movie-Analysis: 使用机器学习算法的电影推荐系统及票房预测系统
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实验概述
本项目由刘家硕同学完成，旨在基于丰富的电影数据集，运用机器学习算法对电影进行深入分析。通过对电影的简介、关键字、预算、票房、用户评分等特征的细致研究，本项目成功实现了以下目标：
- 对电影特征进行可视化分析
- 开发电影票房预测算法
- 设计多功能个性化的电影推荐算法
数据集
在票房预测部分，我们收集了7398条电影信息，包含id、预算、电影主页、票房、语言、时长、评分、受欢迎度等特征。
在电影推荐部分，我们使用了TMDB5000数据集及部分电影数据集，包含id、预算、内容简介、关键字等特征，以及用户对电影的评分矩阵。
实验完成情况
本项目已成功完成对电影特征的详细可视化分析，并开发出基于电影特征的电影票房预测算法。在Kaggle的TMDB票房预测比赛中，我们的算法取得了前6.8%（95/1400）的优异成绩。
此外，我们还开发出了基于电影特征的个性化电影推荐算法，为用户提供更精准的电影推荐服务。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
