[发明专利]一种电影推荐系统及方法在审

专利信息
申请号: 201810761666.7 申请日: 2018-07-12
公开(公告)号: CN109063018A 公开(公告)日: 2018-12-21
发明(设计)人: 张超;任万明;郑勇;柳平增;王俊美;吴国靖;皮晓晨 申请(专利权)人: 山东农业大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06Q10/06
代理公司: 北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司 11385 代理人: 董芙蓉
地址: 271018 *** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 电影 模型建立模块 数据采集模块 数据分析模块 推荐模块 推荐系统 验证模块 影响因素 变异系数 评分系统 线性回归 依次连接 程序化 权重 应用 集合 群体
【说明书】:

发明公开了一种电影推荐系统及方法,该系统包括数据采集模块、数据分析模块、模型建立模块、验证模块、电影推荐模块和应用示范模块,所述数据采集模块、数据分析模块、模型建立模块、验证模块、电影推荐模块应用示范模块依次连接。本发明还公开了一种电影推荐方法。本发明的技术方案采用了线性回归的方法确定最优影响因素的集合,通过一个程序化的变异系数法计算群体和各影响因素的权重,得到计算评分系统。

技术领域

本发明属于互联网技术领域,涉及一种电影推荐系统及方法。

背景技术

互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息,满足了用户在信息时代对信息的需求,但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长,使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率反而降低了,这就是所谓的信息超载问题。

解决信息超载问题一个非常有潜力的办法是推荐系统,它是根据用户的信息需求、兴趣等,将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的个性化信息推荐系统。和搜索引擎相比推荐系统通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算,由系统发现用户的兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求。一个好的推荐系统不仅能为用户提供个性化的服务,还能和用户之间建立密切关系,让用户对推荐产生依赖。

推荐系统现已广泛应用于很多领域,其中最典型并具有良好的发展和应用前景的领域就是电子商务领域。同时学术界对推荐系统的研究热度一直很高,逐步形成了一门独立的学科。

视频推荐根据当前热门视频及用户的个性化数据,为用户提供个性化的视频推荐,从而增加用户黏度,提高网站流量,是各大视频网站极为重视的功能之一。对于在线电影提供商,在线影片推荐系统的推荐效率会直接影响公司的经济效益,同时对公司的发展产生重要的影响。

在现有技术中利用关联规则挖掘算法-Apriori算法,设计并实现一个个性化电影推荐系统,主要是利用历史数据进行了大量的分析和研究从而得到了较好的推荐结果,有的现有技术利用协同过滤算法对采用传统的B/S三层架构,利用Struts2+Hibernate+Spring三大框架,My Sql数据库,Tomcat服务器构建而成。系统可以有效的管理用户和电影相关信息,能为用户推荐其感兴趣的电影。有的现有技术首先调研推荐系统的原理和特点,在此基础上构建出电影推荐系统的理论基础,在需求分析的基础上进行模块设计、总体框架设计、推荐算法设计,并在此基础上实现系统的数据库最后是基于混合推荐算法的电影推荐系统的实现。该系统能够有效地管理电影信息,并且为用户提供电影推荐服务。

综上所述,无论是协同过滤算法还是关联规则挖掘或者是混合推荐算法都没有对影响电影评分的因素进行研究,因此没有建立合理的评分体系。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电影推荐系统及方法,使用双向加权,综合评价的方法,首先通过调查数据确定影响电影评分的主要因素,同时利用加权赋值给出相应的权重通过回归分析建立了一个评分体系。

其具体技术方案为:

一种电影推荐系统,包括数据采集模块、数据分析模块、模型建立模块、验证模块、电影推荐模块和应用示范模块,所述数据采集模块、数据分析模块、模型建立模块、验证模块、电影推荐模块应用示范模块依次连接,这些模块之间为层层推进的关系,当验证模块显示为“否”时,转入模型建立模块,重新选择合适的模型;数据采集模块,用于选择电影评分的影响因素。数据分析模块,用于确定电影评分影响因素的最优子集,以及各群体权重和群体内影响因素权重。模型建立模块,用于建立电影评分机制。验证模块,用于将结果与主流电影网站进行对比,检验所得体系是否合理。电影推荐模块,用于仿真算例。

一种电影推荐方法,采用“双向加权,整体综合”的评级方法,故在计算电影得分时,先计算在各群体中某电影得分,再把各群体得分综合起来量化。包括以下步骤:

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