我喜欢的电影

协同过滤(collaborative filtering )能自行学习所要使用的特征 如我们有某一个数据集,我们并不知道特征的值是多少,我们有一些用户对电影的评分,但是我们并不知道每部电影的特征(即每部电影到底有多少浪漫成份,有多少动作成份) 假设我们通过采访用户得到每个用户的喜好,如上图中的Alice喜欢爱情电影,不喜欢动作电影,则我们将θ(1)设为[0,5,0],如此设置θ(2),θ(3),θ(4)的值,这样我们有了每个用户的θ的值以及他们对电影的打分,就可以推断出每部电影的x(特征)的值.

问题导读: 1. 推荐系统概述: 2. 推荐系统指标设计: 3. Hadoop并行算法: 4. 推荐系统架构: 5. MapReduce程序实现. 前言 Netflix电影推荐的百万美金比赛,把“推荐”变成了时下最热门的数据挖掘算法之一.也正是由于Netflix的比赛,让企业界和学科界有了更深层次的技术碰撞.引发了各种网站“推荐”热,个性时代已经到来. 一. 推荐系统概述 电子商务网站是个性化推荐系统重要地应用的领域之一,亚马逊就是个性化推荐系统的积极应用者和推广者,亚马逊的推荐系统深入到网站的

刚刚看了电影<魔兽>,感触非常多.从电影院走出来,我和女朋友聊天,我说电影结尾的那个小孩子,哦,说错了,应该是小兽人,它长大了,一定会把电影里面的那个大反派干掉的.<魔兽2>估计编剧早就预留出来很多故事情节了,而且不光是这个小兽人,里面还有非常多的伏笔,估计会在<魔兽2>中出现. 短的话2年时间,长的话,那就不一定了,<魔兽2>一定会随着<魔兽>这部电影的火爆,中国众多单机和网络游戏的魔兽粉丝追捧下,尽快拍摄完成的,当然,这完全是我的猜测,不过从

独乐乐,不如众乐乐,希望带给和我一样喜欢看电影的小伙伙伴们 1.一个专注于电影推荐的网站:http://dianying.fm/discovery/percy-jackson-sea-of-monsters/ 2.电影天堂   迅雷资源下载近期上映的电影:http://www.dy2018.com/ 3.Ed2000: http://www.ed2000.com/?keyjs=fcb351e3b1&expirejs=1462888059 4.BT天堂:http://www.bttiantang.

1.<乌云背后的幸福线> (观看日期:2013-5-23) 看了很感动,原来一个人可以为另一个人变得更好,让自己更完美,其实爱情就这样,不完美才是一种美,更多的挫折才是生活,那一帆风顺的爱情,称不上完美的爱情.有时候我们会误导自己,其实自己实际上不不爱某人,却以为自己爱上了,为她把自己变得更好,而最后却不是和她在一起.相遇便是一种缘分吧. 2.<时间规划局> 观看日期:2012-3-10 故事情节很有创意,人们的时间就是钱,生活消费都是拿时间付款的.很值得人回味,是一部好电影. 3

一直想做个这样的网站,一直犹豫没时间,这几天刚好晚上抽点时间就写了个电影资源下载的网站,基于jfinal+beetl开发的小的网站.http://movie.dreamlu.net/  整个项目是jfinal maven搭建 前台使用的是beetl.后台将图片跟资料都上传至7牛云镜像,不得不说jfinal开发这种小网站真的很快,不过,前端页面有点low,爱好电影的小伙伴可以加群里,一起分享资源,另外每天都会更新10~15部电影的资源,喜欢看电影的技术宅门,不再为找资源而奔波~~ 在此特别感谢,如

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1.基于内容的推荐 对于基于内容的推荐不多赘述,只说下基本的概念,根据用户已经评分且喜欢(评分高)的电影,为用户推荐和他过去喜欢的电影相似的电影,这里的相似就要依据电影的"内容"来计算了,例如电影的类型等等. 利用到评分预测上,就是对于目标用户A和电影M,从A已经评价过的电影中找到与M相似的电影,利用这些电影的评分来预测用户A对M的评分. 2.协同过滤 协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法. 基于用户的协同过滤通俗的来说呢,就是对于待预测的目标用户A及电影

梦工厂 百科名片 梦工厂海报 梦工厂(DreamWorks SKG)是美国排名前十位的一家电影洗印.制作和发行公司,同时也是一家电视游戏,电视节目制作公司.它制作发行的电影有超过10部票房收入超过1亿美元. 概述 电影公司始建于1994年10月,三位创始人分别是史蒂文·斯皮尔伯格(代表DreamWorks SKG中的"S"),杰弗瑞·卡森伯格(代表DreamWorks SKG中的"K")和大卫·格芬(代表DreamWorks SKG中的"G").