根据用户对其他电影的评级, 创建一个算法来决定用户应该看哪些电影.
根据用户评级推电影的可能算法是: 1.收集用户过去的电影评级数据.这些可以通过用户的明确输入或用户与电影推系统的过去互动来获得.评级可以在1到5或1到10的尺度上,较高的评级表明用户更喜欢电影. 2.通过将评级正常化,预处理数据. 这可以通过从用户的平均评级中减去,以考虑到一些用户倾向于总体分配更高或更低的评级. 3.找到与积极用户相似的用户,他们也预测了相同的电影. 这可以通过皮尔森的相似度或相似度等等同度的测量来获得. 收集类似的数据或基于建议的标准,提供类似的评级. 4.如果用户选择电影,但没有看到他们的电影,但继续按照用户的平均评级预测,但与他们喜欢的电影相似. 6. 查看这些用户的评级,但我们会根据用户的预测和用户的评级进行类似的预测.