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电影推荐项目

时间:2017-08-31 14:27:39作者:魔据大数据学院

电影推荐项目总结

     随着经济的快速发展,人们的娱乐越来越丰富。电影作为娱乐的重要组成部分,越来越受到年轻人的喜爱。但是,如何在海量的电影中找到满足自己喜爱的电影却成为一个难题。电影推荐应运而生,他就是来解决在海量信息中寻找关键点,向用户推荐符合用户要求的电影
     做这个项目我用到了协同过滤算法,插入数据,使用协同过滤进行推荐。
第一步、我给了3个电影数据,里面包括用户名,电影还有每个用户对每个电影的评分,
我使用3个电影构建成为一个矩阵,如果用户看过这个电影,我在矩阵里面给1,如果没看过我里面给0。下面是原始数据:
电影推荐项目总结 
A、B、C是电影,user是用户, 后面是评分与时间,根据每个用户看过的电影,构建了如下矩阵     
 
 电影推荐项目总结
 
根据矩阵写出如下mapreducer代码:
电影推荐项目总结
电影推荐项目总结
 
运行结果是电影与电影所构建的矩阵,结果如下
 
 
电影推荐项目总结 
 
(因为数据很多,只显示这些)
第二步、根据矩阵求和得到以下矩阵 (将3个矩阵相加)
电影推荐项目总结 
矩阵求和mapreduce代码如下:
电影推荐项目总结 
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矩阵求和输出结果如下:
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第三步、求每个用户对每个电影的评分,
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电影推荐项目总结 
输出结果如下:
 
电影推荐项目总结 
第四步、得到矩阵的和用户对电影的评分。矩阵相乘
电影推荐项目总结 
代码如下:
 
电影推荐项目总结
 
电影推荐项目总结
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给2个输入路经,使用if判断,用map获取值,然后相乘输出,结果如下:
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第五步、所得结果是不同用户对电影的综合评分,把相同用户对电影的评分相加,所得值排序输出,就是最后的结果
电影推荐项目总结
电影推荐项目总结
结果如下:
电影推荐项目总结 
 
根据评分高低可以向用户推荐电影,分越高代表电影越好看:
 
 
综述:该算法是一个以电影的受众情况做的电影推荐,准确性比较高。当然在电影推荐算法中还有其他的算法,如基于用户的电影推荐算法,这些算法都各有利弊,最理想的是两种算法同时运算,最后做一个综合的推荐。

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