电影推荐系统的zip文件

简介：
该ZIP文件包含一个基于机器学习技术的电影推荐系统源代码及文档，旨在通过分析用户观影历史数据来个性化地为用户推荐电影。 本项目采用文本卷积神经网络，并利用MovieLens数据集进行电影推荐任务的开发。在日常的网络应用中，推荐系统无处不在，例如网上购物、在线购书、新闻应用程序、社交平台、音乐网站以及电影网站等，只要有用户的地方就有它的身影。根据个人兴趣和与之相似人群的习惯来提供个性化的内容推荐是其核心功能之一。比如，在打开一个新闻类的应用程序时，由于具备了个性化的推送机制，每位用户的首页内容都会有所不同。 这显然是非常有用的解决方案，在信息爆炸的时代背景下，获取信息的途径和方式变得多样且复杂化，人们花费时间最多的不再是寻找信息来源的问题，而是如何在海量的信息中筛选出自己感兴趣的那部分。这就是所谓的“信息过载”问题。为了应对这一挑战，推荐系统应运而生。 协同过滤是目前应用最为广泛的推荐技术之一，它通过收集用户的浏览记录、个人偏好等数据来计算与其他用户之间的相似度，并基于这些相似的评价预测目标用户可能对特定项目感兴趣的程度。这种方法的优点在于能够向用户推荐未曾接触过的商品或内容；然而缺点也很明显：对于新加入系统的用户而言，由于缺乏与产品互动的历史记录和个人喜好信息，系统难以找到与其匹配的对象或是物品，这便是所谓的“冷启动”问题。