深度学习和Spark在电影推荐系统上的应用

为给用户提供简易高效的电影浏览体验,本文基于Spark和几种深度学习模型设计实现一个电影推荐系统。采用Spark对数据进行处理并存储到Redis中供推荐模型使用;使用Embedding和局部敏感哈希等技术快速召回候选物品;利用深度学习推荐模型进行排序,借助TensorFlow Serving将推荐模型部署上线;通过web框架实现前后端搭建,最终将推荐物品列表呈现给用户。实践结果表明,该系统具有很好的稳定性和实时性,在一定程度上提升了推荐效果。

基于动态矩阵分解模型的电影推荐系统研究

推荐系统已成为电子商务企业吸引客户、实现盈利的有效技术支持,它能够根据用户的网络点击数据预测其偏好,做出个性化推荐。研究了一个基于动态矩阵分解模型的NETFLIX电影推荐系统。该系统通过训练一个来自NETFLIX平台、包含9000部电影历史评分的数据集进行预测评分。核心算法包括运用矩阵分解(Matrix Factorization,MF)建立有效的数据处理模型,以及使用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)训练该模型。数据集采用稀疏矩阵存储,以节省空间。在训练过程中,对预测评分增加了特定的偏向值。该系统与市场同类产品相比拥有更高的预测准确度,并向电影观众推荐符合他们喜好的电影,能极大地提高电影观看票房值。

Spark平台下电影推荐系统的设计

传统基于Hadoop或单机下基于Mahout构建的电影推荐系统面对数据量不断增大以及推荐算法模型需要大量迭代的情况时,会出现推荐效果差、运行速度明显下降、无法实时为用户进行个性化推荐的情况。针对以上问题,以电影评分数据集为背景,使用Hadoop、Spark、Kafka、Hive等大数据处理技术进行系统架构搭建,并采用改进后的余弦相似性的协同过滤和基于用户喜爱物品的物品协同过滤算法对MLlib协同过滤算法模型进行改进,对离线数据以及实时数据进行计算,产生TOP-N推荐结果,实现Spark平台下电影推荐系统。实验结果表明,在Spark平台下,该系统相较传统方法不仅数据处理速度和推荐准确性显著提升,而且稳定性更强。

国外电影推荐系统网站研究与评述

电影推荐网站的研究对于解决电影数据复杂性以及用户需求多样性具有重要的意义。针对电影推荐系统网站中推荐准确率低、数据稀疏和冷启动等问题,详细阐述了国外六大主流电影推荐网站系统的内部结构、信息量和推荐方式;重点阐述了各网站的推荐异同以及可优化方案,进而通过新用户对电影进行评分的冷启动实验,详细分析冷启动解决方法与效果;最后指出当前电影推荐网站的现状及问题,对推荐系统相关理论及其发展趋势进行了分析和展望,并为实际应用中解决冷启动与数据稀疏等问题提供参考依据。

基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统的设计

随着近几年人工智能技术的飞速发展,深度学习技术在推荐系统领域中的应用也已经成为研究热点之一。尤其是生成对抗网络(GAN)作为无监督学习中最具前景的方法之一,在图像处理和自然语言等领域取得突破性进展。针对目前存在的电影市场规模扩大、观影用户数量增长过快以及电影资源更新频繁等带来的数据利用率低、系统压力大、实时性差等弊端,结合Hadoop、Spark和Kafka等大数据处理技术,设计基于IRGAN算法模型的离线推荐模块和基于在线用户行为数据收集处理的在线推荐模块。实现了基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统。测试表明,该系统具有良好的推荐准确性、稳定性和实时性。

基于改进神经协同过滤模型的电影推荐系统

传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一无法挖掘更多隐含信息,且特征组合权重相同无法满足个性化推荐。通过改进神经协同过滤模型,利用多层感知机的非线性特征处理提取隐含高阶特征信息以及贝叶斯个性化排序算法提取排序信息,使推荐更加精准,推荐得分结合电影流行度和电影类型因子进行微调。通过该推荐模型实现了个性化电影推荐系统,推荐命中率和归一化折扣累积增益得到显著提高。

协同过滤算法在电影推荐系统中的应用

在大量电影中如何快速找到自身所喜爱的影片是一个很重要的问题,特别是在观众没有明确目标时,推荐系统则可发挥至关重要的作用。结合电影推荐系统的实际需求,通过阐述和分析协同过滤算法的特点和不足,提出了一种改进的协同过滤算法用于电影推荐中,改进了数据稀疏导致推荐系统正确性不高的问题,提高了系统的可靠性。

基于深度学习的Spark电影推荐系统设计

传统的推荐算法,如协同过滤等只能进行输入特征之间的简单组合,不能很好的挖掘特征之间的隐含信息,表达能力不强,很难为用户提供个性化推荐,近些年来深度学习在推荐系统领域的应用取得了很好的推荐效果。本文主要采用DIN深度学习模型作为排序层算法,采用Embedding技术作为快速召回算法,并利用TensorFlow Server建立模型服务;采用HDFS,Spark,Kafka,Flink等大数据存储,传输,计算框架完成特征的存储、离线计算与实时计算,通过对用户历史行为以及实时特征的采集处理,结合推荐算法完成对用户的离线推荐与实时推荐,生成用户感兴趣的Top-N电影列表,通过SSM框架实现完整的推荐系统前后端搭建。该系统保证了运行时的稳定性,推荐实时性,并在一定程度上提升了推荐效果。

个性化电影推荐系统对销售收入的影响研究

随着网络技术的飞速发展,娱乐信息量也日益丰富。以电影行业为背景,基于个性化电影推荐系统的环境,从海量的电影信息中自动获取用户需求的电影,根据不同用户进行不同推荐,不仅提高了用户的体验度,并对销售收入的提升有很大的促进作用,具有重要的实用价值和经济价值。

融入知识图谱的电影推荐算法

传统的电影推荐系统可为用户推荐感兴趣的电影,但存在数据稀疏和冷启动问题。本文提出了ALS-G算法,将知识图谱作为辅助信息融入推荐系统中。首先利用图卷积神经网络GCN对电影属性知识图谱进行卷积获得电影的向量,将该电影向量与用户向量作为输入,然后利用ALS推荐算法预测该用户对该电影的喜爱程度。在MovieLens-1M数据集上的验证结果表明,本文的方法不仅能够缓解数据稀疏和冷启动问题,而且还提高了推荐系统的准确性。

电影个性化推荐系统的构建

根据《中国互联网络发展状况统计报告》[1],截至2019年6月,互联网普及率达61.2%。我国网络视频用户规模达7.59亿,占网民整体的88.8%[2],网络将为成为用户获取影片的主要来源。同时,影片生产速度在不断加快,影片数量不断增加。面对海量影片,相比明确需求信息的搜索引擎,模糊用户需求的电影个性化推荐更胜一筹。该文在电影个性化推荐算法的基础上,设计并实现了电影个性化推荐系统,准确推荐符合用户兴趣喜爱的影片,获取用户信任,增加黏性。

基于混合推荐算法的电影推荐研究

面对数以万计的影视作品,相关人员难以根据不同的群体进行良好的推荐。电影推荐系统产生于互联网时代,用以帮助人们在电影信息大规模增长背景下寻找需要的信息或商品。基于混合推荐算法的电影推荐系统有利于缩短用户搜索信息的时间,提高用户的搜索效率。为更好地满足用户的个性化需求,采用协同过滤算法与基于内容的推荐算法相融合的混合推荐算法,向用户推荐最符合用户要求的影片。

基于深度学习的多元信息嵌入推荐模型

传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一,无法挖掘更多隐含信息。依赖稀疏的评分表已经无法满足个性化推荐。MovieLens数据集是研究推荐系统的经典数据集。通过改进神经协同过滤模型,使用多个嵌入层对MovieLens数据集所有信息进行嵌入分析,充分挖掘隐含信息,使得推荐算法更有实用意义。通过在MovieLens-100k和MovieLens-1m上设置多组对照实验表明,该改进模型不仅学习了更多信息,而且与神经协同过滤模型相比,其错误率显著减小。