34、自然语言处理与机器学习应用：推荐系统与情感分析

自然语言处理与机器学习应用：推荐系统与情感分析

1. 日本概况

在亚洲，日本在人类发展指数上仅次于新加坡排名第二，拥有世界第二高的预期寿命，不过目前其人口正在减少。佛教虽早期遭到抵制，但在包括圣德太子等统治阶层的推动下，从飞鸟时代（592 - 710 年）开始广泛传播。645 年的大化改新意义深远，将日本所有土地收归国有，平均分配给耕种者，并下令编制户籍，作为新税收制度的基础。明治时代（1868 - 1912 年），日本帝国崛起成为亚洲最发达的国家和工业化世界强国，通过军事冲突来扩大其影响力范围。

2. 推荐系统概述

推荐系统是信息过滤系统的一个子集，它基于对用户偏好的分析，尝试预测用户对物品的“评分”或“偏好”。该系统会根据用户的兴趣和信息的相关性，为用户提供个性化信息。推荐系统在许多场景中广泛应用，包括：
- 推荐电影
- 推荐文章
- 推荐餐厅
- 推荐旅游景点
- 推荐待购物品

推荐系统主要使用三种算法：
|算法类型|描述|
| ---- | ---- |
|协同过滤（相似用户）|基于与目标用户有相似偏好的其他用户来进行推荐|
|基于内容的方法（物品特征）|根据物品特征的相似性，为用户推荐新物品|
|混合方法|结合前两种方法，先采用基于内容的方法（可避免冷启动问题），再使用协同过滤方法|

3. 电影推荐系统

电影推荐系统为大众所熟知，其目标是为用户生成准确的推荐列表。推荐列表会考虑用户已观看的电影、用户对电影的评分以及其他多种因素。

假设我们有一个矩阵 R，它有 m 行（用户）和 n 列