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    重庆时时彩胆码博客: 电影推荐方法及其系统.pdf

    关 键 词:
    电影 推荐 方法 及其 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201610818805.6

    申请日:

    2016.09.12

    公开号:

    CN106372235A

    公开日:

    2017.02.01

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20160912|||公开
    IPC分类号: G06F17/30 主分类号: G06F17/30
    申请人: 中国联合网络通信集团有限公司
    发明人: 李三舸; 王志军; 冯伟斌; 殷波
    地址: 100033 北京市西城区金融大街21号
    优先权:
    专利代理机构: 北京天昊联合知识产权代理有限公司 11112 代理人: 彭瑞欣;汪源
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610818805.6

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.03.01|||2017.02.01

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种电影推荐方法及其系统,所述电影推荐方法包括:获取用户的观影数据,所述观影数据包括已观看电影的标签以及对应的权重值;根据所述观影数据形成第一特征向量,所述第一特征向量为所有已观看电影的特征向量之和;获取任一电影的电影数据,所述电影数据包括该部电影的标签以及对应的权重值;根据所述电影数据形成该部电影的第二特征向量;通过所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算相关性参数;根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影。本发明提供的技术方案根据相关性参数的排名顺序向用户推荐电影,使得推荐结果更加符合用户的兴趣爱好,从而提高了推荐结果的准确性,让用户体验到更好的个性化推荐服务。

    权利要求书

    1.一种电影推荐方法,其特征在于,包括:
    获取用户的观影数据,所述观影数据包括已观看电影的标签以及对应的权重值;
    根据所述观影数据形成第一特征向量,所述第一特征向量为所有已观看电影的特征向
    量之和;
    获取任一电影的电影数据,所述电影数据包括该部电影的标签以及对应的权重值;
    根据所述电影数据形成该部电影的第二特征向量;
    通过所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算相关性参数;
    根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影。
    2.根据权利要求1所述的电影推荐方法,其特征在于,所述通过所述第一特征向量与所
    述第二特征向量根据预设算法计算相关性参数的步骤包括:
    根据所述第一特征向量与所述第二特征向量计算向量夹角的余弦值;
    所述根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影的步骤包括:
    根据所述余弦值的排名顺序向用户推荐电影。
    3.根据权利要求2所述的电影推荐方法,其特征在于,所述余弦值为其中
    Ci为相关性参数,为第一特征向量,为第二特征向量,k为标签数量,i为电影编号。
    4.根据权利要求1所述的电影推荐方法,其特征在于,所述标签的数量为3个,所述标签
    包括剧情、爱情以及灾难。
    5.根据权利要求1所述的电影推荐方法,其特征在于,所述根据所述相关性参数的排名
    顺序向用户推荐电影的步骤包括:
    当多个电影的相关性参数相同而且排名前十时,在排名前十的电影之中随机选取十部
    电影推荐给用户。
    6.一种电影推荐系统,其特征在于,包括:
    第一获取单元,用于获取用户的观影数据,所述观影数据包括已观看电影的标签以及
    对应的权重值;
    第一形成单元,用于根据所述观影数据形成第一特征向量,所述第一特征向量为所有
    已观看电影的特征向量之和;
    第二获取单元,用于获取任一电影的电影数据,所述电影数据包括该部电影的标签以
    及对应的权重值;
    第二形成单元,用于根据所述电影数据形成该部电影的第二特征向量;
    第一计算单元,用于通过所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算相
    关性参数;
    第一推荐单元,用于根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影。
    7.根据权利要求6所述的电影推荐系统,其特征在于,所述第一计算单元包括:
    第一计算???,用于根据所述第一特征向量与所述第二特征向量计算向量夹角的余弦
    值;
    所述第一推荐单元包括:
    第一推荐???,用于根据所述余弦值的排名顺序向用户推荐电影。
    8.根据权利要求7所述的电影推荐系统,其特征在于,所述余弦值为其中
    Ci为相关性参数,为第一特征向量,为第二特征向量,k为标签数量,i为电影编号。
    9.根据权利要求6所述的电影推荐系统,其特征在于,所述标签的数量为3个,所述标签
    包括剧情、爱情以及灾难。
    10.根据权利要求6所述的电影推荐系统,其特征在于,所述第一推荐单元包括:
    第二推荐???,用于当多个电影的相关性参数相同而且排名前十时,在排名前十的电
    影之中随机选取十部电影推荐给用户。

    说明书

    电影推荐方法及其系统

    技术领域

    本发明涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种电影推荐方法及其系统。

    背景技术

    大数据分析是互联网行业之中较为前沿的方向,而数据挖掘是该行业之中强有力
    的工具。通过对数据的分析与挖掘,得到或者预测用户的喜好或趋向,从而可以更好的为用
    户提供服务。在信息爆炸的时代,电影内容在迅猛增长,围绕电影相关内容的网站和应用更
    是不计其数。对于用户而言,面对如此丰富的电影资源,想要从中选择真正想要的内容非常
    困难。

    发明内容

    为解决上述问题,本发明提供一种电影推荐方法及其系统,至少部分解决用户从
    大量电影资源之中选择真正想要的电影内容非常困难的问题。

    为此,本发明提供一种电影推荐方法,包括:

    获取用户的观影数据,所述观影数据包括已观看电影的标签以及对应的权重值;

    根据所述观影数据形成第一特征向量,所述第一特征向量为所有已观看电影的特
    征向量之和;

    获取任一电影的电影数据,所述电影数据包括该部电影的标签以及对应的权重
    值;

    根据所述电影数据形成该部电影的第二特征向量;

    通过所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算相关性参数;

    根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影。

    可选的,所述通过所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算相关
    性参数的步骤包括:

    根据所述第一特征向量与所述第二特征向量计算向量夹角的余弦值;

    所述根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影的步骤包括:

    根据所述余弦值的排名顺序向用户推荐电影。

    可选的,所述余弦值为其中Ci为相关性参数,为第一特征向量,
    为第二特征向量,k为标签数量,i为电影编号。

    可选的,所述标签的数量为3个,所述标签包括剧情、爱情以及灾难。

    可选的,所述根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影的步骤包括:

    当多个电影的相关性参数相同而且排名前十时,在排名前十的电影之中随机选取
    十部电影推荐给用户。

    本发明还提供一种电影推荐系统,包括:

    第一获取单元,用于获取用户的观影数据,所述观影数据包括已观看电影的标签
    以及对应的权重值;

    第一形成单元,用于根据所述观影数据形成第一特征向量,所述第一特征向量为
    所有已观看电影的特征向量之和;

    第二获取单元,用于获取任一电影的电影数据,所述电影数据包括该部电影的标
    签以及对应的权重值;

    第二形成单元,用于根据所述电影数据形成该部电影的第二特征向量;

    第一计算单元,用于通过所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计
    算相关性参数;

    第一推荐单元,用于根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影。

    可选的,所述第一计算单元包括:

    第一计算???,用于根据所述第一特征向量与所述第二特征向量计算向量夹角的
    余弦值;

    所述第一推荐单元包括:

    第一推荐???,用于根据所述余弦值的排名顺序向用户推荐电影。

    可选的,所述余弦值为其中Ci为相关性参数,为第一特征向量,
    为第二特征向量,k为标签数量,i为电影编号。

    可选的,所述标签的数量为3个,所述标签包括剧情、爱情以及灾难。

    可选的,所述第一推荐单元包括:

    第二推荐???,用于当多个电影的相关性参数相同而且排名前十时,在排名前十
    的电影之中随机选取十部电影推荐给用户。

    本发明具有下述有益效果:

    本发明提供的电影推荐方法及其系统之中,所述电影推荐方法包括:获取用户的
    观影数据,所述观影数据包括已观看电影的标签以及对应的权重值;根据所述观影数据形
    成第一特征向量,所述第一特征向量为所有已观看电影的特征向量之和;获取任一电影的
    电影数据,所述电影数据包括该部电影的标签以及对应的权重值;根据所述电影数据形成
    该部电影的第二特征向量;通过所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算
    相关性参数;根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影。本发明提供的技术方案根
    据表示用户真实兴趣爱好的第一特征向量与表示电影类型的第二特征向量形成相关性参
    数,通过所述相关性参数对用户兴趣与电影内容之间的相关性进行量化,再根据相关性参
    数的排名顺序向用户推荐电影,使得推荐结果更加符合用户的兴趣爱好,从而提高了推荐
    结果的准确性,让用户体验到更好的个性化推荐服务。

    附图说明

    图1为本发明实施例一提供的一种电影推荐方法的流程图;

    图2为本发明实施例二提供的一种电影推荐系统的结构示意图。

    具体实施方式

    为使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案,下面结合附图对本发明提
    供的电影推荐方法及其系统进行详细描述。

    实施例一

    图1为本发明实施例一提供的一种电影推荐方法的流程图。如图1所示,所述电影
    推荐方法包括:

    步骤1001、获取用户的观影数据,所述观影数据包括已观看电影的标签以及对应
    的权重值。

    步骤1002、根据所述观影数据形成第一特征向量,所述第一特征向量为所有已观
    看电影的特征向量之和。

    步骤1003、获取任一电影的电影数据,所述电影数据包括该部电影的标签以及对
    应的权重值。

    步骤1004、根据所述电影数据形成该部电影的第二特征向量。

    步骤1005、通过所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算相关性
    参数。

    步骤1006、根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影。

    本实施例根据所述第一特征向量与所述第二特征向量计算向量夹角的余弦值,再
    根据所述余弦值的排名顺序向用户推荐电影??裳〉?,当多个电影的相关性参数相同而且
    排名前十时,在排名前十的电影之中随机选取十部电影推荐给用户。本实施例提供的技术
    方案根据表示用户真实兴趣爱好的第一特征向量与表示电影类型的第二特征向量形成相
    关性参数,通过所述相关性参数对用户兴趣与电影内容之间的相关性进行量化,再根据相
    关性参数的排名顺序向用户推荐电影,使得推荐结果更加符合用户的兴趣爱好,从而提高
    了推荐结果的准确性,让用户体验到更好的个性化推荐服务。

    本实施例中,所述余弦值为其中Ci为相关性参数,为第一特征向
    量,为第二特征向量,k为标签数量,i为电影编号??裳〉?,所述标签的数量为3个,所述标
    签包括剧情、爱情以及灾难。

    本实施例给市面上所有的电影都贴上一个标签。例如,将电影“泰坦尼克号”贴上
    “剧情/爱情/灾难”的标签。然后,本实施例对每部电影的标签进行权重分析,例如,将电影
    “泰坦尼克号”进行如下权重分析:40%的剧情、40%的爱情以及20%的灾难。假设n1、n2…
    nk分别对应着k个标签,那么本实施例可以假设n1对应剧情标签,n2对应爱情标签,n3对应
    灾难标签。如果标签的数量为k,则电影“泰坦尼克号”对应的第二特征向量为(λ1,λ2,…,
    λk)。

    对于任意一个用户,本实施例可以通过其观影数据得到该用户的第一特征向量
    所述观影数据包括已观看电影的标签以及对应的权重值。所述第一特征向量为该用
    户观看过的所有影片的特征向量之和,假设标签的数量为k,那么第一特征向量为(u1,
    u2,…,uk)。

    本实施例根据所述第一特征向量与所述第二特征向量计算向量夹角的余弦值,所
    述余弦值为其中Ci为相关性参数,为第一特征向量,为第二特征向量,k
    为标签数量,i为电影编号。最后,本实施例根据所述余弦值的排名顺序向用户推荐电影。

    本实施例提供的电影推荐方法包括:获取用户的观影数据,所述观影数据包括已
    观看电影的标签以及对应的权重值;根据所述观影数据形成第一特征向量,所述第一特征
    向量为所有已观看电影的特征向量之和;获取任一电影的电影数据,所述电影数据包括该
    部电影的标签以及对应的权重值;根据所述电影数据形成该部电影的第二特征向量;通过
    所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算相关性参数;根据所述相关性参
    数的排名顺序向用户推荐电影。本实施例提供的技术方案根据表示用户真实兴趣爱好的第
    一特征向量与表示电影类型的第二特征向量形成相关性参数,通过所述相关性参数对用户
    兴趣与电影内容之间的相关性进行量化,再根据相关性参数的排名顺序向用户推荐电影,
    使得推荐结果更加符合用户的兴趣爱好,从而提高了推荐结果的准确性,让用户体验到更
    好的个性化推荐服务。

    实施例二

    图2为本发明实施例二提供的一种电影推荐系统的结构示意图。如图2所示,所述
    电影推荐系统包括:第一获取单元101,用于获取用户的观影数据,所述观影数据包括已观
    看电影的标签以及对应的权重值;第一形成单元102,用于根据所述观影数据形成第一特征
    向量,所述第一特征向量为所有已观看电影的特征向量之和;第二获取单元103,用于获取
    任一电影的电影数据,所述电影数据包括该部电影的标签以及对应的权重值;第二形成单
    元104,用于根据所述电影数据形成该部电影的第二特征向量;第一计算单元105,用于通过
    所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算相关性参数;第一推荐单元106,
    用于根据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影。

    本实施例中,所述第一计算单元包括第一计算???,所述第一计算??楦菟?br />第一特征向量与所述第二特征向量计算向量夹角的余弦值;所述第一推荐单元包括第一推
    荐???,所述第一推荐??楦菟鲇嘞抑档呐琶承蛳蛴没萍龅缬???裳〉?,所述第一
    推荐单元包括第二推荐???,当多个电影的相关性参数相同而且排名前十时,所述第二推
    荐??樵谂琶笆牡缬爸兴婊∪∈康缬巴萍龈没?。本实施例提供的技术方案根
    据表示用户真实兴趣爱好的第一特征向量与表示电影类型的第二特征向量形成相关性参
    数,通过所述相关性参数对用户兴趣与电影内容之间的相关性进行量化,再根据相关性参
    数的排名顺序向用户推荐电影,使得推荐结果更加符合用户的兴趣爱好,从而提高了推荐
    结果的准确性,让用户体验到更好的个性化推荐服务。

    本实施例中,所述余弦值为其中Ci为相关性参数,为第一特征向
    量,为第二特征向量,k为标签数量,i为电影编号??裳〉?,所述标签的数量为3个,所述标
    签包括剧情、爱情以及灾难。

    本实施例给市面上所有的电影都贴上一个标签。例如,将电影“泰坦尼克号”贴上
    “剧情/爱情/灾难”的标签。然后,本实施例对每部电影的标签进行权重分析,例如,将电影
    “泰坦尼克号”进行如下权重分析:40%的剧情、40%的爱情以及20%的灾难。假设n1、n2…
    nk分别对应着k个标签,那么本实施例可以假设n1对应剧情标签,n2对应爱情标签,n3对应
    灾难标签。如果标签的数量为k,则电影“泰坦尼克号”对应的第二特征向量为(λ1,λ2,…,
    λk)。

    对于任意一个用户,本实施例可以通过其观影数据得到该用户的第一特征向量
    所述观影数据包括已观看电影的标签以及对应的权重值。所述第一特征向量为该用
    户观看过的所有影片的特征向量之和,假设标签的数量为k,那么第一特征向量为(u1,
    u2,…,uk)。

    本实施例根据所述第一特征向量与所述第二特征向量计算向量夹角的余弦值,所
    述余弦值为其中Ci为相关性参数,为第一特征向量,为第二特征向量,k
    为标签数量,i为电影编号。最后,本实施例根据所述余弦值的排名顺序向用户推荐电影。

    本实施例提供的电影推荐系统之中,电影推荐方法包括:获取用户的观影数据,所
    述观影数据包括已观看电影的标签以及对应的权重值;根据所述观影数据形成第一特征向
    量,所述第一特征向量为所有已观看电影的特征向量之和;获取任一电影的电影数据,所述
    电影数据包括该部电影的标签以及对应的权重值;根据所述电影数据形成该部电影的第二
    特征向量;通过所述第一特征向量与所述第二特征向量根据预设算法计算相关性参数;根
    据所述相关性参数的排名顺序向用户推荐电影。本实施例提供的技术方案根据表示用户真
    实兴趣爱好的第一特征向量与表示电影类型的第二特征向量形成相关性参数,通过所述相
    关性参数对用户兴趣与电影内容之间的相关性进行量化,再根据相关性参数的排名顺序向
    用户推荐电影,使得推荐结果更加符合用户的兴趣爱好,从而提高了推荐结果的准确性,让
    用户体验到更好的个性化推荐服务。

    可以理解的是,以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施
    方式,然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言,在不脱离本发明的精
    神和实质的情况下,可以做出各种变型和改进,这些变型和改进也视为本发明的?;し段?。

    关于本文
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