基于多维数据融合的影视推荐系统设计

作     者：晋珊珊 常红珍 JIN Shanshan;CHANG Hongzhen

作者机构：西安培华学院西安710000 中国联通软件研究院西安710000 

基　　金：2021年度陕西省教育科学“十四五”规划一般课题《三全育人视域下影视艺术专业课程思政教学模式研究》(SGH21Y0332) 2021年中国联通软件研究院课题《云原生可观测性技术体系》阶段性成果(ZGLT2021207) 

出 版 物：《自动化与仪器仪表》 (Automation & Instrumentation)

年 卷 期：2023年第3期

页      码：228-233,239页

摘      要：为提升推荐系统对传统影视的准确率,结合传统推荐算法和电影海报数据的特点,提出通过CLR+Easy Ensemble+CNN对电影海报特征和用户特征等多维特征进行提取和融合,然后再进行电影推荐。结果表明,在MovieLens 1M数据集和Top_N准确率、Top_N召回率为指标下,提出的电影推荐算法取得较高的准确率,在Top_N=5时准确率可达64.7%,明显高于另外几种推荐算法。由此说明,构建的推荐方法可为用户提供更为准确的电影推荐。

主 题 词：推荐算法 电影海报 卷积神经网络 Top_N推荐 多维数据融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.03.228

馆 藏 号：203120983...