基于随机游走的个性化电影推荐系统研究

电影推荐系统的核心是电影推荐算法,基于用户的行为记录和电影本身的特点,预测用户对电影的倾向。针对现有推荐方法中面临的稀疏性和冷启动等问题,基于电影标签,通过随机游走生成的电影推荐方法。本方法首先通过电影评分网站和电影宣传网站的基于python的评论数据挖掘,提取电影的标签属性,然后利用标签的相似性,再聚合网络资源,计算出电影的标签邻接矩阵。利用电影的标签邻接矩阵和目标用户有明确倾向的初始向量进行迭代,再辅以票房,评分,观影人数等权重,利用随机游走算法,最终根据可能性大小,利用基于MVC模式的java web技术列出目标用户可能喜欢的电影。