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Netflix电影推荐系统 在以下链接中查看有关构建推荐系统的博客： 业务问题 Netflix致力于将人们与他们喜爱的电影联系起来。 为了帮助客户查找这些电影，他们开发了世界一流的电影推荐系统：CinematchSM。 它的工作是根据他们喜欢或不喜欢其他电影的程度来预测某人是否会喜欢该电影。 Netflix使用这些预测来根据每个客户的独特口味提出个人电影推荐。 尽管Cinematch的表现不错，但总可以做得更好。 现在，netflix尚未尝试过很多有趣的替代方法来显示Cinematch的工作方式。 有些在文献中有所描述，有些则没有。 我们很好奇，其中任何一项能否通过做出更好的预测来击败Cinematch。 坦率地说，因为如果有更好的方法，可能会对我们的客户和我们的业务产生重大影响。 积分： : 问题陈述 Netflix提供了许多匿名评级数据，并且其预测准确度要比Cinematch在

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电影数据分析 刘家硕计63 2016011286 一，实验概述 1.实验目标 本项目希望基于电影数据集，依据电影的简介，关键字，预算，票房，用户评分等特征来对电影进行分析，并完成以下任务： 对电影特征的可视化分析 对电影票房的预测 多功能个性化的电影推荐算法 2.数据集 针对票房预测部分，本项目使用了收集数据集的7398条电影信息，包含了id，预算，电影主页，票房，语言，时长，评分，受欢迎度等特征，全部数据可见于中。 针对电影推荐部分，本项目使用了收集数据集的TMDB5000数据集以及收集自电影数据集的部分数据，包含了id，预算，内容简介，关键字等特征，并且包含了用户对电影的评分矩阵，全部数据可见于中。 3.实验完成情况 完成了对电影特征的可视化分析。 完成了基于电影特征的电影票房预测算法，并在Kaggle的TMDB票房预测比赛中最终取得了前6.8％（95/1400）的成绩。 完成了基于简

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