请教,电影网站里的“你也可能喜欢以下影片”这个功能怎么实现?
涉及到哪些知识点?
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请教,电影网站里的“你也可能喜欢以下影片”这个功能怎么实现?
涉及到哪些知识点?
兴趣点检索,比如当你搜索某一部电影、某一个类型的时候,系统会根据你所搜索的关键字、类别等关键性标签来搜索相关结果,找到匹配度最高的最相似的信息给你;
网站会记录你搜索的关键字,然后进行分类匹配,给出和你类似的电影名字。
这就是大数据的运用。你经常搜索或者观看的是什么类型电影,主演、导演是谁都是哪些人演的,播放器或者是浏览器都会有数据记录,最后再通过数据分析为你推荐你大概喜欢的电影。
大数据在我们生活中几乎随处可见,运用层面很广。。。
通过电影类别或者使用标签来实现
给你个参考.. 用户浏览你站点的影片时,将影片类型的表示id写入cookie
那么当用户浏览别的页面时.. 可以更具他所携带的Cookie去推送他想要浏览的感兴趣的影片
可以参考这篇论文:http://webpages.uncc.edu/sakella/courses...
应该涉及到推荐系统吧, 根据推荐系统计算相关性,然后根据你的搜索词匹配
推荐系统。
简单地说,就是提取电影的一些特征值,如类型,年代,主演等。然后根据这些特征找相关性最大的电影就是用户可能喜欢的。
对于推荐系统有专门的算法,是一门学科,你可以搜搜。
这个问题很有意思当然也能想得到答案。
比如,你说的电影,电影有很多类型,爱情片啊,文艺片啊,灾难片啊,什么的云云。设想在数据库里应该有个电影类型的字段,这个字段简单些来说可以是数字类型的,比如(1灾难片2丧尸片3喜剧片……等等)
然后就是实现你这个功能了,点击影片,进入影片详情页,这个时候数据库有两步操作,第一就是读取此影片的信息,第二步就是根据此影片的类型字段值找出同类型的电影,最后在页面上显示。
OK.简单来说就是这么简单
这是典型的协同过滤应用场景,基本思路,你抓出所有浏
用户的浏览数据,然后求得与当前用户最相似的用户,然后把他的浏览推荐给当前用户。 这是基于用户维度的过滤,还可以基于电影的相似度,给出一堆结果,相似的计算可以用共同用户浏览次数量化。
可以参考数据挖掘相关的书籍。
根据电影属性 比如导演 演员 类型 等。
你可以把电影的n种属性(演员,类型,评分等)想象成n个维度(可能还要再加上一个用户维度),一共n(n+1)维空间。
一部电影在数学里相当于这个多维空间的一个向量。我们需要找的就是这个多维空间里和这个向量夹角最小(具体好像是计算余弦值)的向量群。也就是你也可能喜欢的电影。

PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP在現代化進程中仍然重要,因為它支持大量網站和應用,並通過框架適應開發需求。 1.PHP7提升了性能並引入了新功能。 2.現代框架如Laravel、Symfony和CodeIgniter簡化開發,提高代碼質量。 3.性能優化和最佳實踐進一步提升應用效率。

PHPhassignificantlyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit.1)ItpowersmajorplatformslikeWordPressandexcelsindatabaseinteractions.2)PHP'sadaptabilityallowsittoscaleforlargeapplicationsusingframeworkslikeLaravel.3)Beyondweb,PHPisusedincommand-linescrip

PHP類型提示提升代碼質量和可讀性。 1)標量類型提示:自PHP7.0起,允許在函數參數中指定基本數據類型,如int、float等。 2)返回類型提示:確保函數返回值類型的一致性。 3)聯合類型提示:自PHP8.0起,允許在函數參數或返回值中指定多個類型。 4)可空類型提示:允許包含null值,處理可能返回空值的函數。

PHP中使用clone關鍵字創建對象副本,並通過\_\_clone魔法方法定制克隆行為。 1.使用clone關鍵字進行淺拷貝,克隆對象的屬性但不克隆對象屬性內的對象。 2.通過\_\_clone方法可以深拷貝嵌套對象,避免淺拷貝問題。 3.注意避免克隆中的循環引用和性能問題,優化克隆操作以提高效率。

PHP適用於Web開發和內容管理系統,Python適合數據科學、機器學習和自動化腳本。 1.PHP在構建快速、可擴展的網站和應用程序方面表現出色,常用於WordPress等CMS。 2.Python在數據科學和機器學習領域表現卓越,擁有豐富的庫如NumPy和TensorFlow。


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