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基于多种推荐模式的线上电影点评推荐社区文献综述

 2020-06-23 08:06  

一 课题研究背景与意义 在办公与生活高度信息化的今天,娱乐的信息化是一个具有高度现实意义的课题。

本课题将设计和实现一个基于多种推荐模式的电影点评推荐系统,提供基于电影属性的内容推荐模式和基于协同过滤的智能推荐模式,此外还将为电影和用户的信息管理提供附加服务,如观影历史、电影点评等[9]。

电影评分网站这一历史由来已久,最早在国外出现。

比如20世纪90年代美国的IMDb、烂番茄以及Metacritic网站,这三大老牌评分网站基于各自的评分系统为观众服务了几十年,其中被使用最多的是IMDb,该网站作为一个专业性较强,分数设计较为合理,并且观影指导具有较强的可靠性的网站,为国内外影迷的观影体验做出了不小得贡献。

国内最早的两大电影评分网站是豆瓣网和时光网,相当长一段时间以来,由于这两个网站上聚集着数量可观的电影爱好者,其打分在圈内外也被认为是相对专业的。

之后,猫眼、格瓦拉、娱票儿、淘票票等在线打分平台出现,几乎所有的社交平台都出现了评测服务,使大众能分享自己的观影体验以及对电影的评分。

如今,将电影的质量通过数字直观呈现已经成为了共识[12]。

电子商务的飞速发展将人类带入了网络经济时代, 面对大量的商品信息, 用户 (消费者) 往往难以发现最需要或最适合的商品。

电子商务系统会形成海量的交易数据, 如何从中挖掘和发现有用的知识或者信息以使得用户能避免信息过载,以较高的效率去获取信息是现在十分受重视的研究方向[13]。

用户希望能够出现一种新的,类似于助手系统的系统以帮助用户寻找想要的信息。

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