电影推荐算法小程序

㈠ 已知某网站用户对电影评分数据(满分5分)。应用KNN算法预测哪位用户适合给小张推荐电影

已知某网站用户对电影评分数据(满分5分)。应用KNN算法预测哪位用户适合给小张推荐电影？
不要把手机关机

㈡ 电影推荐小程序难吗

你好，有关电影推荐小程序难吗？我觉得还是不是很难？等一下我搜索一下，看看能不能查到一些内容？然后推荐给你好吗？

㈢ 阅读、电影和音乐的推荐算法，哪一个更难做

“阅读、电影和音乐的推荐算法，哪一个更难做？为什么？”关于这一问题，小编从诸多网友的回复中为你筛选了最用心、最高赞的回答！快来看看吧~

来看看网名为“幸运的ZLT0502”的网友是怎么说的：

电影---音乐----阅读！从我的经验来看，阅读是最难做到的，其次是音乐，最简单的就是电影。当然，是在有很多数据的前提下。从几个领域的特点来看：1．电影的item数量相对较少，好的电影有很长的生命周期，加上电影社区的用户行为，视频网站或预订网站，都很好获得，所以特别适合合作过滤。即使这不是一部大热门电影，你也可以根据导演、类型、明星等制作内容。这些都是结构化的信息，所以没有难度。音乐的item比电影要多一些，生命周期也非常不同，但它也可以用于基于用户行为的协同过滤。该算法如何表达和更新用户的兴趣?如何根据兴趣标签计算推荐结果?至少我没有看到特别成功的推荐阅读应用程序。算法上，都各有难度，但阅读类的，由于分类太多，在算法上自然要更加复杂。

来看看网名为“派网友”的网友是怎么说的：

个人认为无论是基于用户行为（协同过滤），还是基于内容相似度的推荐算法，难度从高到底都依次是：音乐-阅读-电影。

对于ID为“楼船吹笛雨潇潇”网友的精彩回答，大家纷纷点赞支持，他是这么说的：

我觉得是各有所难，并不能说哪个难，哪个容易。推荐的成功率：公共决策对推荐的影响：判断价值的建议：三者各有难度，但是个人在长期的习惯中可以对其中一种或者多种情景中加以选择和实践，但这也不是一蹴而就的事情，慢慢来吧。

你赞同哪位网友的观点呢？

㈣ 你都添加了哪些小程序

今天一大早就被各种小程序的信息刷屏了，带着新奇的心态我也去体验了一把，感觉手机上很多偶尔才用一下的APP终于有了卸载的理由。

因为很多小程序都刚刚上线，明显感觉还有很多有待提高的空间。不过着实感受了一把“用完就走”的清爽感。刷了一上午，基本上把已经公布的、感兴趣的都体验了一遍，感觉这7个还不错，分享给大家。

1、番茄闹钟

目前小程序的搜索大部分还不支持模糊搜索，所以输入的文字一定要正确才能搜索到。

当然也可以通过朋友分享和扫描二维码等方式找到入口，相信接下来会有越来越多好的小程序蜂拥而至的。

刷了一上午小程序，这7个感觉还不错

前几天听罗胖的跨年演讲，提到产品的“父爱算法”，也就是为用户提供他们所不知道的好东西。我觉得小程序也有这种特点在里面，在没开发出来之前，没有人知道那是一种什么东西，但是当张晓龙选择1月9日这个特别的日子上线以后，它又改变了不少人的使用习惯。

APP越装越多，长时间使用的越来越少，如果用手机的空间去追赶软件的更新速度，恐怕永远是不够用的。可是我们难道只有不断换手机一条路吗？

这让我想到了生活中某件事情当我们纠结选A还是选B时，经常会有人跳出桎梏给出第3个答案。凡事多从不同的角度去思考，也许会带来意想不到的收获。

小程序并不能完全替代APP，但却为用户提供了另一种选择。作为普通使用者，我们还是应该从自己的实际使用需求出发，选择真正对自己有用的程序。

当一件新事物出现的时候，我们可以选择自己可以入手的点进行了解，其他的就交给时间去沉淀吧。

小程序如此，生活也是如此。

你都添加了哪些小程序，不妨说说看哦~

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㈤ 学IT的，写了一个电影推荐系统，但是为什么评分预测值大于五

全文以“预测电影评分”例子展开

r(i,j)=0则表明user_j没有对movie_i 没有评分，

推荐系统要做的就是通过预测user_j对这些movie {i|r(i,j)=0}的评分来给user_j 推荐其可能会喜欢的电影<预测评分较高的movie>

=======================================二、基于内容的推荐=======================================

对每个movie_i引入特征x(i)=(x1, x2)，这种特征可能表明user对movie类型的偏好：浪漫or动作等

对于每个user引入一个参数theta，然后对评分矩阵的每列(对应一个user)做线性回归，数据是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some j all i}

像机器学习一样，x(i)添加个1变量x(i)=(1, x1, x2)

那么对于未评分的movie_t，我们可以使用线性回归训练的参数theta与对应特征x(t)做内积来得到其预测评分

对每个用户都训练一个参数theta_j，优化模型如下：

优化算法：注意正则项是不约束x(i)=(1, x1, x2)中1对应的参数theta的第一项theta0，所以k=0与k=1,2分别对待

=======================================三、协同过滤=======================================

现在换个角度：如果知道theta for all user j，如何来预测x(i) = (x1, x2) all i

仍然可以使用线性回归，为训练每个x(i)，需要评分矩阵的第i行数据{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some i all j}

theta_j = (0, theta1, theta2) ；theta1=5说明user_j喜欢romance类movie， theta2=5说明user_j喜欢action类movie，只能有一个等于5哦，

我觉得也可以是：theta_j = (0, 4, 1) ；喜欢romance 4 action 1.

对应的优化：

协同过滤：交替优化theta与x

=========================================四、协同过滤算法=======================================

优化：

优化：注意去掉了theta和x的添加项

=========================================五、实现细节补充=======================================

实现细节：

如果有user没有对任何电影评分或者所有评分的电影都是0分，那么所学习到的参数是零向量，

则预测都是0值，这是不合理的。通过 将评分矩阵减去其行均值再进行线性回归来“避免”这种情况

=========================================六、一点思考==========================================

协同过滤那块，同时优化theta、x，这样得到的theta、x还有特定的意义<比如：x是否还表征对影视类型的喜爱与否>没有？

回归中，在x数据上不添加1-feature是不是因为后来引入的平均值化；如果不是，那会对结果有什么影响？

用x-feature来表征一个movie，x-feature的各分量的可解释性；应该会有一部分user应为演员的缘故有一些"偏爱"。

这里，讲的"基于内容的推荐"与"协同过滤"跟以前对这两个词的认识/所指内容不同，查清楚、搞明白。

这周还会再更一篇关于此节课的算法实现，会对上述部分问题做出回答。

㈥ 作为一个小白，Python应该怎样从零到入门

分享Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

㈦ 看电影的小程序有哪些

可以在微信上搜索，有很多，但是这种小程序都面临版权问题，可能存活期不长，没多少就用不了了。

建议还是用正规视频app吧，花点小钱，节省时间精力。

㈧ 免费追剧看电影的手机小程序好用的推荐

【大象追剧吧】我用了一年多了，还可以电视投屏，望采纳！

㈨ 抖音短视频如何用算法快速上热门

没有播放量?没有曝光?没有点赞?个人号被判是营销号，企业号是僵尸号，那么我们应该怎么做呢？

一、抖音引流6大核心
1：视频需要7秒以上。
2：尽量作品以竖屏为先，横屏尽量少发。
3：上传视频时，建议选择一个类别并添加匹配的标签。
4：不能硬植入广告。
5：视频不得出现水印和图像质量模糊等问题。
6：一定不能有不良的操作，比如说出现武器、出现一些不该出现的镜头和画面。
二、抖音基本的运营思路
1.定位
定位的重要性是众所周知的。
说白了定位是找到你擅长的分类，并继续加深内容以吸引目标用户的关注。
大多数人不定位是因为他们没有自己的特色。即使今天的运气好，蹭热点上了热门，明天就不知道发什么了，很难吸引用户。因此只有给账号定位，才是可持续发展的道路。
2.拍摄思路与形式
设备跟上，制作精良
原创性和质量必须要高。抖音与快手、火山相比，它要求视频的整体风格应该是酷炫和年轻化。它还需要一定程度的图像质量和拍摄技巧。总而言之质量要求相对较高。
保证每一帧的质量，提高完成率
你必须快速进入主题并充分利用每一帧画面。否则观众会随时离开。完播率上不去，算法会认为您的视频质量较差，不被推荐出去。
3.真人出镜
我们与抖音官方是有对接，我可以负责任地告诉你抖音更愿意支露脸的账号，这与抖音的社会属性是分不开的。
所以起初我们的视频没有真人出境，但现在他们大大增加了真人出境的频率。
4.颜值过关
对于手快的用户来说他们对颜值是非常宽容的，你可以看到很多普通人表现出他们不那么漂亮的一面。但如果你想在抖音里火起来的话，至少你不能丑或邋遢。
因此我们会找颜值比较高的来做视频的主角进行拍摄。
5.跟上热门挑战
最近抖音新上线了一个比较热门的挑战。现在参与的人不多。如果你判断这个话题存在火的潜力，这个时候快速跟进去做一些模仿的内容，就很可能上推荐。
抖音的内容有三个入口，第一个是推荐，第二个是关注，第三个是挑战。
这与微博热搜的原理相同。你可能无法自己创造热点，但你可以赶上热点的旅程。
三.编辑
通过编辑您可以使内容以更好的形式展现。这个属于专业人士的业务，简单谈3点要注意的：
1.背景音乐
选音乐主要有2个标准，第一是和视频内容完美配合，这是最好的；如果这点做不到，那就选择用户认知度比较高的音乐，例如像《说散就散》《海草舞》之类的，用户还是很买单的。
2.特效
抖音提供快放，慢放，反向播放和节选段落循环放等功能。具体的玩法各不相同，所以你可以尝试一下。
3.标题、封面
这和公众号原则一样，对内容的播放量、完播率、分享量和点击都有很大的影响。
另外在视频播放过程中，标题实际上就成了一个备注，如果设置得当也可以起到很大的作用。
比如和内容配合起来玩梗，或者引导用户留言评论等。
四.发布、维护
1.发布时间
这个逻辑很简单——什么时候用户多，就什么时候发布。
在正常情况下互联网产品将在中午有一个高峰期，而下班后大约19：00~23：00是另一个高峰期。您可以选择发送这些时间段，但有许多用户在凌晨都有在用的。
2.善用评论
我们每天都有很多用户评论，我们需要有专门的人来维护用户的评论，即回应用户的问题并与用户互动。
如果这个环节做得好，活跃度和忠诚度将会大大提高。
其实每个人都可以将其视为一个运营位置。因为抖音现在现在是没有开放多少运营位置给账号的，我们只能够在头像、签名介绍自己的产品。
这时我们可以去评论里引导用户，通过作者的回复，引导转换成你的粘性用户，比如引导到微信等。
如果企业想要在抖音的用户中曝光的话，也是可以考虑做抖音的，毕竟它是一个有着 2 亿多用户的巨大流量池。