基于协同过滤算法的电影个性化推荐系统设计与实现

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基于协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现

基于协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现

基于协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现随着大数据时代的到来,电影推荐系统的设计和实现变得愈发重要。

用户在面对庞大电影库时,如何迅速找到自己感兴趣的电影成为了一项挑战。

基于协同过滤算法的电影推荐系统便是一种解决方案,它能够根据用户的兴趣和行为历史,向用户推荐最相关的电影。

一、协同过滤算法简介1.1 用户行为基础协同过滤算法的基础是用户行为数据,包括用户对电影的评分、点击、收藏等行为记录。

这些数据反映了用户的喜好和兴趣,是推荐系统的重要依据。

1.2 基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法通过计算用户之间的相似性,找到与目标用户兴趣最相近的邻居用户,然后根据邻居用户的行为记录向目标用户进行推荐。

这种算法的优势是简单直观,容易理解和解释。

1.3 基于物品的协同过滤算法基于物品的协同过滤算法则是通过计算电影之间的相似性,找到与目标电影最相似的邻居电影,然后根据邻居电影的评分记录向目标用户进行推荐。

这种算法的优势是能够避免用户之间的数据稀疏问题,且计算复杂度相对较低。

二、电影推荐系统设计与实现2.1 数据获取与预处理构建一个有效的电影推荐系统首先需要收集和整理足够数量的电影数据,包括电影信息、用户评分等。

同时,需要对数据进行清洗和预处理,去除异常值和缺失值。

2.2 用户兴趣建模用户兴趣的建模是推荐系统的核心任务之一。

可以采用用户行为矩阵来表示,矩阵的行代表用户,列代表电影,矩阵的值代表用户对电影的评分或行为记录。

2.3 计算用户之间的相似度在基于用户的协同过滤算法中,计算用户之间的相似度是关键步骤。

常用的相似度度量方法有欧几里得距离、余弦相似度等。

根据相似度计算结果,可以找到与目标用户最相近的邻居用户。

2.4 计算电影之间的相似度基于物品的协同过滤算法中,计算电影之间的相似度同样是重要的一步。

可以采用基于内容的方法,通过计算电影的特征向量之间的相似度来衡量电影之间的相似性。

2.5 生成推荐列表根据用户之间的相似度或者电影之间的相似度,可以得到用户或者电影的近邻列表。

基于协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现

基于协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现

基于协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现近年来,随着互联网技术和智能化设备的不断发展,人们的娱乐方式也变得多样化和普遍化。

特别是在影视娱乐领域,许多平台不断涌现,提供丰富的视频内容并与用户产生交互,形成了一个庞大的网络影视社区。

而如何根据用户个性化的需求和喜好,为其推荐最合适的电影资源,成为了一个亟待解决的问题。

在这样的背景下,基于协同过滤算法的电影推荐系统得以出现,成为了目前使用最为广泛的一种影视推荐系统。

协同过滤算法是一种通过统计用户和物品之间的共现性来自动发现用户兴趣和建立关联的算法,具有简单、易实现的优点。

本文将从算法原理、系统设计和实现三个方面分析基于协同过滤算法的电影推荐系统。

一、算法原理协同过滤算法是一种基于用户历史行为的算法,可以通过分析用户对物品的评分记录,得到用户对这些物品的偏好,并借助物品之间的相似性,找到最具代表性的物品,为用户群体推荐哪些物品最为符合其需求。

针对电影推荐系统,我们可以采用两种协同过滤算法:基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。

基于用户的协同过滤算法,即根据用户的浏览记录来分析用户的偏好,找到相似用户,并提供给用户个性化的推荐。

这种算法的优点是能够针对用户的个性化偏好进行推荐,缺点是需要大量的用户行为数据。

一般地,我们首先将用户行为数据存储在一个用户-电影评分矩阵中。

其中每一行代表一个用户,每一列代表一个电影。

该矩阵中的元素记录了该用户对某个电影的评分,未评分的设置为0。

接下来,我们将每个用户都看成一个向量,将该矩阵拆分成多个向量进行处理,并计算用户之间的相似度。

常用的相似度计算方法有欧几里得距离法、余弦相似度和皮尔森相关系数等。

当我们需要为某个用户推荐电影时,我们就可以找到和该用户相似度最高的前K个用户,并将这些用户看过并打过高分的电影进行推荐。

基于物品的协同过滤算法则是通过分析每个电影本身的特点和相似性,找到用户喜欢的电影并进行推荐,这种算法的优点是不需要用户的行为数据,较为灵活,能适应新颖物品的推荐。

《2024年基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》范文

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《基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展,人们越来越依赖于网络平台来获取信息和娱乐。

在众多在线娱乐服务中,电影推荐系统扮演着重要的角色。

本文将介绍一种基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现,通过该系统可以有效地为用户提供精准、个性化的电影推荐。

二、背景及意义在众多电影推荐系统中,基于协同过滤算法的推荐系统是一种重要的实现方式。

它利用用户的历史行为数据以及与其他用户的行为相似性来预测用户的兴趣和需求,从而为用户提供符合其喜好的电影推荐。

该算法不仅能够帮助用户快速找到感兴趣的电影,还能为电影提供商提供更好的营销策略。

因此,研究并实现基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统具有重要意义。

三、系统设计3.1 算法选择协同过滤算法主要包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。

本系统选择基于物品的协同过滤算法作为主要推荐算法,因为它能够有效地处理大规模数据集,并且在推荐冷门但有潜力的电影方面具有优势。

3.2 数据预处理为了使推荐系统更加准确,需要对用户行为数据进行预处理。

首先,对数据进行清洗和格式化,去除无效和重复的数据。

其次,对数据进行用户-电影矩阵转换,以便后续计算。

3.3 系统架构本系统采用分布式架构,包括数据采集层、数据处理层、推荐算法层和用户界面层。

数据采集层负责从各大电影平台收集用户行为数据;数据处理层负责对数据进行预处理和转换;推荐算法层负责根据协同过滤算法进行推荐;用户界面层则为用户提供友好的交互界面。

四、系统实现4.1 数据采集与处理通过爬虫技术从各大电影平台收集用户行为数据,包括用户观看的电影、评分等信息。

然后对数据进行清洗、格式化和转换,形成用户-电影矩阵。

4.2 推荐算法实现采用基于物品的协同过滤算法进行推荐。

首先计算电影之间的相似度,然后根据用户的历史行为数据和相似度矩阵为用户推荐最符合其喜好的电影。

4.3 系统界面开发使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术开发用户界面,包括登录、注册、电影浏览、电影详情、推荐结果展示等功能。

《2024年基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》范文

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《基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展,电影产业逐渐进入了数字化时代。

面对海量的电影资源,用户往往难以快速找到符合自己喜好的电影。

因此,个性化电影推荐系统的出现显得尤为重要。

本文将介绍一种基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现,旨在帮助用户快速找到感兴趣的电影。

二、系统概述本系统采用协同过滤算法,通过分析用户的历史行为数据,如观看记录、评分等,为每个用户生成个性化的电影推荐。

系统主要包括数据预处理、协同过滤算法实现、推荐结果生成及展示等模块。

三、数据预处理数据预处理是推荐系统的基础,主要包括数据收集、数据清洗、特征提取等步骤。

本系统从电影数据库中收集了电影的基本信息,如导演、演员、类型、剧情等,同时收集了用户的历史行为数据,如观看记录、评分等。

在数据清洗阶段,我们删除了无效数据、重复数据等,保证了数据的准确性。

在特征提取阶段,我们提取了电影的元数据信息,如类型、导演等,以及用户的观影记录等,作为后续协同过滤算法的输入。

四、协同过滤算法实现本系统采用基于用户的协同过滤算法。

该算法通过计算用户之间的相似度,找到与目标用户兴趣相似的其他用户,然后根据这些相似用户的喜好信息为目标用户生成推荐。

具体实现步骤如下:1. 计算用户之间的相似度。

我们采用了余弦相似度作为相似度度量指标,通过计算用户评分向量之间的余弦值来得到用户之间的相似度。

2. 找到与目标用户兴趣相似的其他用户。

根据计算得到的相似度,我们选取与目标用户兴趣最相似的K个用户作为近邻。

3. 生成推荐。

根据近邻用户的喜好信息,我们为目标用户生成推荐。

具体来说,我们计算目标用户未看过的电影与近邻用户评分之间的差异,选择差异较小的电影作为推荐结果。

五、推荐结果生成及展示推荐结果生成后,我们需要将其以易于理解的方式展示给用户。

本系统采用了网页界面展示推荐结果,用户可以通过系统界面查看推荐的电影、导演、演员等信息。

《2024年基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》范文

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《基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展,电影资源的不断丰富,人们面临着众多的电影选择。

然而,如何在众多的电影资源中寻找到真正符合个人口味的电影成为了人们迫切需要解决的问题。

因此,个性化电影推荐系统应运而生。

本文将介绍一种基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现。

二、协同过滤算法概述协同过滤算法是一种常用的推荐系统算法,其基本思想是利用用户的历史行为数据,寻找与目标用户兴趣相似的其他用户,然后根据这些相似用户的喜好进行推荐。

协同过滤算法主要包括用户之间的协同过滤和基于项目的协同过滤。

三、系统设计(一)数据预处理首先,我们需要收集用户的观影历史数据,包括用户观看的电影、评分等信息。

然后对这些数据进行清洗、去重、归一化等预处理操作,以便后续的算法处理。

(二)用户相似度计算在协同过滤算法中,用户相似度的计算是关键。

我们可以采用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法来计算用户之间的相似度。

系统将计算所有用户之间的相似度,并存储在相似度矩阵中。

(三)推荐算法实现基于用户相似度,我们可以采用最近邻法、基于矩阵分解的方法等来实现推荐算法。

系统将根据目标用户的相似用户及其喜欢的电影,为目标用户推荐相似的电影。

(四)推荐结果输出系统将根据推荐算法计算出的结果,将推荐的电影按照一定顺序(如评分高低、更新时间等)输出给用户。

同时,系统还将提供一些额外的功能,如电影详情查看、电影评价等。

四、系统实现(一)技术选型系统采用Python语言进行开发,使用pandas、numpy等数据科学库进行数据处理和计算,使用Flask等Web框架进行Web服务开发。

同时,为了加速数据处理和计算,系统还采用了分布式计算框架Hadoop和Spark。

(二)数据库设计系统采用MySQL数据库进行数据存储。

数据库包括用户表、电影表、评分表等。

其中,用户表存储用户的基本信息;电影表存储电影的基本信息;评分表存储用户对电影的评分信息。

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《基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展,信息过载问题日益严重,用户面临着从海量数据中筛选出自己感兴趣的信息的挑战。

在电影推荐领域,如何为用户提供精准、个性化的电影推荐成为了一个亟待解决的问题。

协同过滤算法作为一种有效的推荐算法,在电影推荐系统中得到了广泛应用。

本文将介绍一种基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现。

二、系统需求分析在开发电影推荐系统之前,首先需要进行需求分析。

系统的主要目标是为用户提供个性化的电影推荐,以满足用户的兴趣和需求。

因此,系统需要具备以下功能:1. 用户注册与登录:保证推荐系统的用户信息安全。

2. 电影信息管理:包括电影的添加、删除、修改等操作,以便系统能够获取到最新的电影信息。

3. 用户行为记录:记录用户的观影行为,包括观影记录、评分等信息,以便系统进行协同过滤。

4. 电影推荐:根据用户的观影历史和评分等信息,为用户推荐符合其兴趣的电影。

三、协同过滤算法介绍协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法,它通过分析用户的历史行为数据,找出与目标用户兴趣相似的其他用户,然后根据这些相似用户的喜好为目标用户推荐相应的电影。

协同过滤算法主要包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。

四、系统设计在系统设计阶段,我们需要确定系统的整体架构、数据库设计以及协同过滤算法的实现方式。

1. 系统架构设计:本系统采用B/S架构,用户通过浏览器访问系统,系统后端负责处理用户的请求和数据存储。

2. 数据库设计:数据库中需要存储用户信息、电影信息、用户行为数据等。

用户信息包括用户名、密码、注册时间等;电影信息包括电影名称、导演、演员、类型、简介等;用户行为数据包括用户的观影记录、评分等信息。

3. 协同过滤算法实现:本系统采用基于物品的协同过滤算法。

首先,需要计算电影之间的相似度,可以通过计算电影的标签相似度、内容相似度等方式实现;然后,根据用户的观影历史和评分等信息,找出与用户兴趣相似的其他用户;最后,根据相似用户的喜好为用户推荐相应的电影。

基于协同过滤算法的个性化电影推荐平台的设计与实现

基于协同过滤算法的个性化电影推荐平台的设计与实现

基于协同过滤算法的个性化电影推荐平台的设计与实现设计与实现个性化电影推荐平台需要考虑以下几个方面:数据收集与
处理、协同过滤算法、用户界面设计和系统测试。

首先,数据收集与处理是个性化电影推荐平台设计的基础。

可以通过
爬虫技术从电影网站收集电影信息,包括电影题目、导演、演员、类型、
描述和评分等。

然后,将收集到的数据进行清洗和预处理,例如去重、标
准化电影名称等。

此外,还可以添加用户评分数据,包括用户对电影的评
分和评论,以便后续的协同过滤算法。

协同过滤算法是个性化电影推荐平台核心的推荐算法。

可以采用基于
用户的协同过滤算法或基于物品的协同过滤算法。

基于用户的协同过滤算
法利用用户之间的相似度进行推荐,通过计算用户之间的相似度,找到相
似用户看过的电影,并推荐给目标用户。

基于物品的协同过滤算法则是通
过计算电影之间的相似度,找到用户喜欢的电影相似的电影,并推荐给目
标用户。

可以结合两种算法进行综合推荐,提高推荐的准确性。

最后,需要对个性化电影推荐平台进行系统测试,包括功能测试和性
能测试。

功能测试主要是验证平台的各项功能是否正常运行,例如用户登录、电影、电影推荐等。

性能测试主要是验证平台的稳定性和响应速度,
例如并发用户数和系统负载等。

综上所述,设计与实现个性化电影推荐平台需要考虑数据收集与处理、协同过滤算法、用户界面设计和系统测试等方面的问题。

通过合理的设计
和实现,可以提供给用户更好的个性化推荐体验。

基于协同过滤的电影推荐系统设计

基于协同过滤的电影推荐系统设计

基于协同过滤的电影推荐系统设计第一章:引言1.1 研究背景随着互联网的快速发展,电影产业也进入了新的发展阶段。

电影推荐系统成为电影产业的重要组成部分,能够为用户提供个性化的推荐,帮助用户更好地选择和观看电影。

1.2 研究目的本文旨在设计基于协同过滤的电影推荐系统,通过分析用户的历史电影评分数据,找到相似的用户和电影,从而为用户提供个性化的电影推荐。

1.3 研究方法本文采用协同过滤算法设计电影推荐系统,首先分析用户历史评分数据,然后通过计算用户之间的相似度和电影之间的相似度,找到相似的用户和电影,最后根据相似用户的评分数据为用户进行电影推荐。

第二章:电影推荐系统概述2.1 电影推荐系统的分类基于内容的推荐系统和协同过滤推荐系统是目前最为常见的电影推荐系统。

基于内容的推荐系统通过分析电影的属性,如导演、演员、类型等,为用户推荐相似的电影。

而协同过滤推荐系统则通过分析用户的历史行为数据,找到相似的用户和电影,为用户推荐电影。

2.2 协同过滤推荐系统的优势协同过滤推荐系统具有以下优势:(1)个性化推荐:协同过滤推荐系统能够根据用户的偏好为其提供个性化的推荐,提高用户体验;(2)无需事先了解电影的属性:与基于内容的推荐系统不同,协同过滤推荐系统只需要用户的历史评分数据,无需事先了解电影的具体属性,对于新上线的电影也能够进行准确推荐;(3)离线计算:协同过滤推荐系统的计算工作可以在离线进行,提高实时推荐的性能。

第三章:协同过滤算法原理3.1 用户相似度计算协同过滤算法首先需要计算用户之间的相似度。

常用的相似度计算方法有欧几里得距离、皮尔逊相关系数等。

通过计算用户之间历史评分的相似度,可以找到相似的用户。

3.2 电影相似度计算在找到相似的用户后,需要计算电影之间的相似度。

常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。

通过计算电影评分的相似度,可以找到相似的电影。

3.3 推荐算法在计算出用户和电影的相似度后,可以根据相似用户的评分数据来为用户进行电影推荐。

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算 法 的 电 影 个性 化 推 荐 系统设 计 与 实 现 ” 的研 究 , 就 具 有 极 大
的 现 买 意 义
现阶段 . 社会的发展和科技的进步 , 以 及 大 数 据 时代 下 纷 繁 数 据 信 息 的融 合 , 使 得 人 们 在 生 产 及 生 活过 程 中 , 都 将 会 接
络技术的发展 , 也 致 使 众 多 娱 乐 与 服 务 形 式 融 入 到 网络 之 中 , 从 而 形 成 全 新 的 网络 化 模 式 。 而利 用 协 同 过 滤 算 法 所 制 定 的 电影 个 性 化 推 荐 系 统, 即 是 网络 技 术 与 计 算 机 技 术 在 电影服 务 中 的 成 功应 用 。 对 此 , 本 文简 要 阐述 了个 性 化 推 荐 的 概 念 , 并 阐 述 出 协 同 过滤 算法 的含 义 , 进而 , 通 过 协 同过 滤 算 法 , 达 成 电影 个 性 化 推荐 系统 设计 与 实现 的 目标 , 并 进 行 了运 行 试 验 , 旨在 为 通 过 计 算 机 技 术 与 网络 技 术 能够 为人 们 提 供 更 多 的
便利与服务 , 做 出 自 己应 有 的 贡 献 。
【 关键词 】 协 同过滤算法 ; 电影 ; 个性化推荐 【 中图分类号 1 T P 3 9 1 . 3 【 文献标识码 1 A
【 文章 编号 】 1 0 0 6 — 4 2 2 2 ( 2 0 1 7 ) 0 5 — 0 2 7 8 — 0 2
和 神 州数 码 在 设 备 命 令 上 是 有 差 异 的但 原理 相 通 。 2 0 1 2年 开 设 1 i n u x Ce n t o s服 务 器 配置 这 门课 程 后 发 现 . 教 材难度 偏大 , 适 合 高职 类 学 生 , 中职 生 学起 来 确 实难 度 不 小 ,
技 能 大赛 , 多次 获得 苏 州 大 市 二 、 三等 奖 , 教 师 团 队 两 次代 表
苏州 参加 省 赛 , 学 生技 能 水 平整 体 得 到 有 效 提 高。
2 _ 5 存在 的 问题 及对策
① 立足 企 业 需 求 , 制 定 完善 人 才 培 养 方案 , 优 化 实训课 程 。 ② 立足 我 校 实际 , 加 强课 程 开发 。 ⑧ 立足 学 生就 业 , 加强学生实 习 实训 。 ④ 立足 提 升 专业 教 师 整体 技 能 水平 。⑤ 加 强 与相 关企 业 合作 , 为 学生创 造 更 多参 赛和 实习 的机会 , 促 进 技 能提 升 。
化 并传 递给 人 们 , 使 得 人 们 的 生 产 及 生 活质 量 得 以 显 著提 升 。
而 电影 个 性 化推 荐 系统 .即 是 利 用 现 阶 段 极 为普 及 的 互联 网 荐 等 。对 于协 同过 滤 算 法 而 言 , 其 可 依 据 协 同信 息 的 不 同 , 而 与移动终 端. 通 过 计 算 机 协 同过 滤 算 法 模 式 。 所 制定成 的, 有 分成 不 同 的协 同过 滤 类 型 。 ( 以用 户信 息 为协 同类 型 , 即 用 户 针 对 性 的 个 性化 系统 通过 此种 电影 个性 化 推 荐 系统 , 用 户 可 协 同过 滤 算 法 , 此 种 协 同过 滤 是依 据 历 史数 据 , 将与用户相关 并依 据 相似 的 临 近 用 户数 据 , 向 目标 以根 据 自身 的 兴趣 与 爱好 , 通 过 查 询 与分 类 等 个性 化服 务 , 找 联 的 临近 用 户部 分 找 到 , 寻 到 喜 爱 类 型 的 电影 内容 .这 不 仅 能 够 缩 短 用 户找 寻喜 好 影
片的 时 间 , 更 能增 强 用 户 的体 验 度 , 这 也 使 得 此 种 个性 化推 荐
用 户推 荐 信 息 。② 以项 目信 息为 协 同 类型 , 即 项 目协 同过 滤 。 此 方 面 的推 荐 是 要 基 于项 目之 间 的 关联 性 来 完成 的 而 对 于 本 文 中所 涉及 到 的 电影 个性 化 推 荐 系统 的设 计 与 实现 . 则要
2 78 论 述
2 0 1 7年 3月上
基 于协 同过 滤算法 的电影个 性化推荐
系统 设 计 与 实现
廖 漳 ( 公安海警学院, 浙江 宁波 3 1 5 8 0 0 )
【 摘 要】 当前 , 随着我国经济 发展速 度的不断加快 , 以及人们生活 水平 的显著提升 , 使得人们 的个性化 需求增 多。同时 , 由于计算机技术与 网
系统 受 到 众 多 电影 爱 好 者 的 喜 爱 。 因此 . 对于“ 基 于协 同过 滤
个 项 目。 每 一 个 项 目 中又 分 为 几 个任 务 , 例 如 路 由协议 中 学 生
大 团体 中 立足 。
依 次应 掌 握 静 态路 由 , R I P , O S P F单 区域 , 学 习 基 础好 的 学 生 2 . 4 取得 的成绩 则 继续 学 习 O S P F多 区 域 。 完成 相 应 的 项 目只 是基 本 , 更 重 要 近 几 年 网络 设 备 、 w i n d o w s 2 0 0 8服 务 器配 置和 L i n u x 服 务 的是 掌握 项 目原 理 和 方 法 , 技 能比赛采用并非思科设备 . 锐 捷 器 配 置 以 校本 课 程 为 主 .通 过 实训 课 选拔 出优 秀 的 学 生 参 加
1 协同过滤算法 的含义
户或 用 户群 体 。 如 电视 节 目推 荐 、 网 址推 荐 、 音 乐或 影 片 的推
Байду номын сангаас
收 到各 种 类 型 的数 据 信 息 . 而 通 过 计 算 机 技 术 与 网络 技 术 , 则 协 同过 滤 算 法 , 从 简单 意 义上 描 述 , 即 是 将 同一 类 信 息 或 能 够将 众 多人 们 所 不 了解 或 不 常 用 的 信 息 . 以 简单 的 模 式 转 相 似 信 息 进 行 整 合 .并 将 其 提 供 给 具 有 相 同或 相 似 兴 趣 的 用
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