電影推薦演算法小程序

㈠ 已知某網站用戶對電影評分數據(滿分5分)。應用KNN演算法預測哪位用戶適合給小張推薦電影

已知某網站用戶對電影評分數據(滿分5分)。應用KNN演算法預測哪位用戶適合給小張推薦電影？
不要把手機關機

㈡ 電影推薦小程序難嗎

你好，有關電影推薦小程序難嗎？我覺得還是不是很難？等一下我搜索一下，看看能不能查到一些內容？然後推薦給你好嗎？

㈢ 閱讀、電影和音樂的推薦演算法，哪一個更難做

「閱讀、電影和音樂的推薦演算法，哪一個更難做？為什麼？」關於這一問題，小編從諸多網友的回復中為你篩選了最用心、最高贊的回答！快來看看吧~

來看看網名為「幸運的ZLT0502」的網友是怎麼說的：

電影---音樂----閱讀！從我的經驗來看，閱讀是最難做到的，其次是音樂，最簡單的就是電影。當然，是在有很多數據的前提下。從幾個領域的特點來看：1．電影的item數量相對較少，好的電影有很長的生命周期，加上電影社區的用戶行為，視頻網站或預訂網站，都很好獲得，所以特別適合合作過濾。即使這不是一部大熱門電影，你也可以根據導演、類型、明星等製作內容。這些都是結構化的信息，所以沒有難度。音樂的item比電影要多一些，生命周期也非常不同，但它也可以用於基於用戶行為的協同過濾。該演算法如何表達和更新用戶的興趣?如何根據興趣標簽計算推薦結果?至少我沒有看到特別成功的推薦閱讀應用程序。演算法上，都各有難度，但閱讀類的，由於分類太多，在演算法上自然要更加復雜。

來看看網名為「派網友」的網友是怎麼說的：

個人認為無論是基於用戶行為（協同過濾），還是基於內容相似度的推薦演算法，難度從高到底都依次是：音樂-閱讀-電影。

對於ID為「樓船吹笛雨瀟瀟」網友的精彩回答，大家紛紛點贊支持，他是這么說的：

我覺得是各有所難，並不能說哪個難，哪個容易。推薦的成功率：公共決策對推薦的影響：判斷價值的建議：三者各有難度，但是個人在長期的習慣中可以對其中一種或者多種情景中加以選擇和實踐，但這也不是一蹴而就的事情，慢慢來吧。

你贊同哪位網友的觀點呢？

㈣ 你都添加了哪些小程序

今天一大早就被各種小程序的信息刷屏了，帶著新奇的心態我也去體驗了一把，感覺手機上很多偶爾才用一下的APP終於有了卸載的理由。

因為很多小程序都剛剛上線，明顯感覺還有很多有待提高的空間。不過著實感受了一把「用完就走」的清爽感。刷了一上午，基本上把已經公布的、感興趣的都體驗了一遍，感覺這7個還不錯，分享給大家。

1、番茄鬧鍾

目前小程序的搜索大部分還不支持模糊搜索，所以輸入的文字一定要正確才能搜索到。

當然也可以通過朋友分享和掃描二維碼等方式找到入口，相信接下來會有越來越多好的小程序蜂擁而至的。

刷了一上午小程序，這7個感覺還不錯

前幾天聽羅胖的跨年演講，提到產品的「父愛演算法」，也就是為用戶提供他們所不知道的好東西。我覺得小程序也有這種特點在裡面，在沒開發出來之前，沒有人知道那是一種什麼東西，但是當張曉龍選擇1月9日這個特別的日子上線以後，它又改變了不少人的使用習慣。

APP越裝越多，長時間使用的越來越少，如果用手機的空間去追趕軟體的更新速度，恐怕永遠是不夠用的。可是我們難道只有不斷換手機一條路嗎？

這讓我想到了生活中某件事情當我們糾結選A還是選B時，經常會有人跳出桎梏給出第3個答案。凡事多從不同的角度去思考，也許會帶來意想不到的收獲。

小程序並不能完全替代APP，但卻為用戶提供了另一種選擇。作為普通使用者，我們還是應該從自己的實際使用需求出發，選擇真正對自己有用的程序。

當一件新事物出現的時候，我們可以選擇自己可以入手的點進行了解，其他的就交給時間去沉澱吧。

小程序如此，生活也是如此。

你都添加了哪些小程序，不妨說說看哦~

-END-

專注於個人成長與效率提升

㈤ 學IT的，寫了一個電影推薦系統，但是為什麼評分預測值大於五

全文以「預測電影評分」例子展開

r(i,j)=0則表明user_j沒有對movie_i 沒有評分，

推薦系統要做的就是通過預測user_j對這些movie {i|r(i,j)=0}的評分來給user_j 推薦其可能會喜歡的電影<預測評分較高的movie>

=======================================二、基於內容的推薦=======================================

對每個movie_i引入特徵x(i)=(x1, x2)，這種特徵可能表明user對movie類型的偏好：浪漫or動作等

對於每個user引入一個參數theta，然後對評分矩陣的每列(對應一個user)做線性回歸，數據是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some j all i}

像機器學習一樣，x(i)添加個1變數x(i)=(1, x1, x2)

那麼對於未評分的movie_t，我們可以使用線性回歸訓練的參數theta與對應特徵x(t)做內積來得到其預測評分

對每個用戶都訓練一個參數theta_j，優化模型如下：

優化演算法：注意正則項是不約束x(i)=(1, x1, x2)中1對應的參數theta的第一項theta0，所以k=0與k=1,2分別對待

=======================================三、協同過濾=======================================

現在換個角度：如果知道theta for all user j，如何來預測x(i) = (x1, x2) all i

仍然可以使用線性回歸，為訓練每個x(i)，需要評分矩陣的第i行數據{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some i all j}

theta_j = (0, theta1, theta2) ；theta1=5說明user_j喜歡romance類movie， theta2=5說明user_j喜歡action類movie，只能有一個等於5哦，

我覺得也可以是：theta_j = (0, 4, 1) ；喜歡romance 4 action 1.

對應的優化：

協同過濾：交替優化theta與x

=========================================四、協同過濾演算法=======================================

優化：

優化：注意去掉了theta和x的添加項

=========================================五、實現細節補充=======================================

實現細節：

如果有user沒有對任何電影評分或者所有評分的電影都是0分，那麼所學習到的參數是零向量，

則預測都是0值，這是不合理的。通過 將評分矩陣減去其行均值再進行線性回歸來「避免」這種情況

=========================================六、一點思考==========================================

協同過濾那塊，同時優化theta、x，這樣得到的theta、x還有特定的意義<比如：x是否還表徵對影視類型的喜愛與否>沒有？

回歸中，在x數據上不添加1-feature是不是因為後來引入的平均值化；如果不是，那會對結果有什麼影響？

用x-feature來表徵一個movie，x-feature的各分量的可解釋性；應該會有一部分user應為演員的緣故有一些"偏愛"。

這里，講的"基於內容的推薦"與"協同過濾"跟以前對這兩個詞的認識/所指內容不同，查清楚、搞明白。

這周還會再更一篇關於此節課的演算法實現，會對上述部分問題做出回答。

㈥ 作為一個小白，Python應該怎樣從零到入門

分享Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

㈦ 看電影的小程序有哪些

可以在微信上搜索，有很多，但是這種小程序都面臨版權問題，可能存活期不長，沒多少就用不了了。

建議還是用正規視頻app吧，花點小錢，節省時間精力。

㈧ 免費追劇看電影的手機小程序好用的推薦

【大象追劇吧】我用了一年多了，還可以電視投屏，望採納！

㈨ 抖音短視頻如何用演算法快速上熱門

沒有播放量?沒有曝光?沒有點贊?個人號被判是營銷號，企業號是僵屍號，那麼我們應該怎麼做呢？

一、抖音引流6大核心
1：視頻需要7秒以上。
2：盡量作品以豎屏為先，橫屏盡量少發。
3：上傳視頻時，建議選擇一個類別並添加匹配的標簽。
4：不能硬植入廣告。
5：視頻不得出現水印和圖像質量模糊等問題。
6：一定不能有不良的操作，比如說出現武器、出現一些不該出現的鏡頭和畫面。
二、抖音基本的運營思路
1.定位
定位的重要性是眾所周知的。
說白了定位是找到你擅長的分類，並繼續加深內容以吸引目標用戶的關注。
大多數人不定位是因為他們沒有自己的特色。即使今天的運氣好，蹭熱點上了熱門，明天就不知道發什麼了，很難吸引用戶。因此只有給賬號定位，才是可持續發展的道路。
2.拍攝思路與形式
設備跟上，製作精良
原創性和質量必須要高。抖音與快手、火山相比，它要求視頻的整體風格應該是酷炫和年輕化。它還需要一定程度的圖像質量和拍攝技巧。總而言之質量要求相對較高。
保證每一幀的質量，提高完成率
你必須快速進入主題並充分利用每一幀畫面。否則觀眾會隨時離開。完播率上不去，演算法會認為您的視頻質量較差，不被推薦出去。
3.真人出鏡
我們與抖音官方是有對接，我可以負責任地告訴你抖音更願意支露臉的賬號，這與抖音的社會屬性是分不開的。
所以起初我們的視頻沒有真人出境，但現在他們大大增加了真人出境的頻率。
4.顏值過關
對於手快的用戶來說他們對顏值是非常寬容的，你可以看到很多普通人表現出他們不那麼漂亮的一面。但如果你想在抖音里火起來的話，至少你不能丑或邋遢。
因此我們會找顏值比較高的來做視頻的主角進行拍攝。
5.跟上熱門挑戰
最近抖音新上線了一個比較熱門的挑戰。現在參與的人不多。如果你判斷這個話題存在火的潛力，這個時候快速跟進去做一些模仿的內容，就很可能上推薦。
抖音的內容有三個入口，第一個是推薦，第二個是關注，第三個是挑戰。
這與微博熱搜的原理相同。你可能無法自己創造熱點，但你可以趕上熱點的旅程。
三.編輯
通過編輯您可以使內容以更好的形式展現。這個屬於專業人士的業務，簡單談3點要注意的：
1.背景音樂
選音樂主要有2個標准，第一是和視頻內容完美配合，這是最好的；如果這點做不到，那就選擇用戶認知度比較高的音樂，例如像《說散就散》《海草舞》之類的，用戶還是很買單的。
2.特效
抖音提供快放，慢放，反向播放和節選段落循環放等功能。具體的玩法各不相同，所以你可以嘗試一下。
3.標題、封面
這和公眾號原則一樣，對內容的播放量、完播率、分享量和點擊都有很大的影響。
另外在視頻播放過程中，標題實際上就成了一個備注，如果設置得當也可以起到很大的作用。
比如和內容配合起來玩梗，或者引導用戶留言評論等。
四.發布、維護
1.發布時間
這個邏輯很簡單——什麼時候用戶多，就什麼時候發布。
在正常情況下互聯網產品將在中午有一個高峰期，而下班後大約19：00~23：00是另一個高峰期。您可以選擇發送這些時間段，但有許多用戶在凌晨都有在用的。
2.善用評論
我們每天都有很多用戶評論，我們需要有專門的人來維護用戶的評論，即回應用戶的問題並與用戶互動。
如果這個環節做得好，活躍度和忠誠度將會大大提高。
其實每個人都可以將其視為一個運營位置。因為抖音現在現在是沒有開放多少運營位置給賬號的，我們只能夠在頭像、簽名介紹自己的產品。
這時我們可以去評論里引導用戶，通過作者的回復，引導轉換成你的粘性用戶，比如引導到微信等。
如果企業想要在抖音的用戶中曝光的話，也是可以考慮做抖音的，畢竟它是一個有著 2 億多用戶的巨大流量池。