电影推荐系统
基于互联网的电影推荐系统构建与实现
基于互联网的电影推荐系统构建与实现一、引言随着科技的不断发展，互联网技术在各行业中的应用越来越广泛。
电影行业也不例外，电影推荐系统的构建与实现已经成为电影行业的一个重要方向。
本文将介绍基于互联网的电影推荐系统的构建与实现。
二、电影推荐系统的意义电影推荐系统可以更好地利用用户的偏好和历史观看记录，准确地预测用户的兴趣，并向用户提供相应的电影推荐。
这不仅可以提高用户的观影体验，还可以推动电影行业的发展。
同时，通过电影推荐系统收集的用户数据还可以为电影行业提供数据分析和市场研究的依据。
三、电影推荐系统的构成电影推荐系统一般由数据收集、数据处理、算法模型三部分构成。
1.数据收集数据收集是电影推荐系统的前提。
数据收集可以通过多种方式进行，包括用户注册、用户历史观看记录、用户评分评论等。
这些数据可以为电影推荐系统提供用户的偏好和历史记录等信息，为推荐算法提供依据。
2.数据处理数据处理是电影推荐系统的核心部分。
数据处理可以包括对用户历史数据的分析、数据清洗和预处理、数据建模等。
数据建模是最重要的部分，可以通过机器学习、深度学习等算法对数据进行模型构建、特征提取等，为推荐算法提供更好的特征和模型。
3.算法模型算法模型是电影推荐系统推荐的核心。
常用的算法模型包括协同过滤、矩阵分解、深度学习等。
这些算法都有其优缺点，需要根据具体情况进行选择和优化。
四、电影推荐系统的推荐算法1.基于协同过滤算法的推荐协同过滤算法根据用户和其他用户的相似度进行预测，然后根据预测结果进行推荐。
这种算法特别适合推荐剧集、电视节目等较短时长的内容。
2.基于内容过滤算法的推荐内容过滤算法根据电影的内容特征进行推荐，例如电影的类别、导演、演员等。
这种算法适合于推荐具有明显特征的电影。
3.基于矩阵分解算法的推荐矩阵分解算法将用户和电影的偏好和历史记录表示为一个矩阵，然后对矩阵进行分解，得到用户和电影的潜在特征向量，从而进行推荐。
这种算法适合推荐口味追求多样化的用户。
电影推荐系统可行性分析
电影推荐系统可行性分析在当今数字化娱乐的时代，电影作为一种广受欢迎的艺术和娱乐形式，数量呈爆炸式增长。
面对海量的电影资源，用户往往感到无从选择，这就使得电影推荐系统应运而生。
电影推荐系统旨在根据用户的兴趣、偏好和历史行为，为用户提供个性化的电影推荐，帮助用户发现可能感兴趣的电影。
然而，在开发和实施这样一个系统之前，进行可行性分析是至关重要的。
一、技术可行性从技术角度来看，电影推荐系统是可行的。
首先，现代计算机技术和数据存储能力足以处理和存储大量的电影数据以及用户信息。
云计算服务的普及使得大规模的数据处理和计算成为可能，能够应对不断增长的用户需求和数据量。
数据挖掘和机器学习技术为电影推荐系统提供了强大的支持。
通过这些技术，可以对用户的观影历史、评分、浏览行为等数据进行分析和建模，以预测用户的兴趣和偏好。
例如，协同过滤算法可以根据用户之间的相似性来推荐电影，基于内容的推荐算法可以根据电影的特征（如类型、导演、演员、剧情等）来匹配用户的喜好。
同时，自然语言处理技术的发展使得对电影的描述和评论进行分析成为可能。
通过对电影的简介、影评等文本数据的理解，可以提取出更丰富的电影特征和用户情感倾向，从而提高推荐的准确性。
此外，前端技术的不断进步也为用户提供了良好的交互体验。
用户界面可以设计得简洁直观，方便用户输入和反馈信息，同时能够清晰地展示推荐的电影结果。
二、经济可行性对于电影推荐系统的经济可行性，需要考虑开发成本、运营成本和潜在的收益。
开发成本包括硬件设备、软件开发工具、数据采集和预处理、算法设计和实现等方面的费用。
虽然初始开发可能需要一定的投资，但随着技术的成熟和开源资源的利用，可以在一定程度上降低成本。
运营成本主要包括服务器维护、数据更新、系统监控和优化等方面的支出。
然而，通过合理的优化和资源配置，可以有效地控制运营成本。
从收益方面来看，电影推荐系统可以为电影制作公司、在线视频平台等带来显著的经济效益。
基于大数据技术的电影推荐系统设计与开发
基于大数据技术的电影推荐系统设计与开发电影推荐系统是一种基于大数据技术的应用，旨在为用户提供个性化推荐的电影内容。
通过分析用户的行为数据和喜好，系统能够智能地为用户推荐最符合其兴趣的电影，提高用户满意度和观影体验。
本文将探讨基于大数据技术的电影推荐系统的设计与开发。
一、电影推荐系统的设计和需求分析大数据技术的电影推荐系统设计需要考虑以下几方面的需求：1. 用户画像分析：通过分析用户的个人信息、兴趣爱好以及观影历史等数据，构建用户的个性化画像，为用户提供定制化的推荐服务。
2. 数据收集和处理：电影推荐系统需要收集、处理和存储大量的电影数据，包括电影信息、用户行为数据等。
数据收集可以通过爬虫技术从电影网站或其他数据源获取，数据处理可以利用大数据处理框架如Hadoop和Spark实现。
3. 推荐算法选择：电影推荐系统的核心是推荐算法。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习推荐等。
根据系统的实际需求和数据情况，选择适合的推荐算法。
4. 用户反馈和评价：推荐系统还需要考虑用户的反馈和评价。
用户可以对推荐的电影进行评分、评论和收藏等操作，系统可以根据这些反馈不断优化推荐结果。
二、系统架构设计基于大数据技术的电影推荐系统通常包含以下几个模块：1. 数据收集和处理模块：负责从不同数据源收集和处理电影数据。
数据源可以包括电影网站、社交媒体等。
首先通过爬虫技术从数据源获取电影信息，然后利用大数据处理框架进行数据清洗、归一化和特征抽取。
2. 用户画像分析模块：根据用户的个人信息、观影历史和行为数据等，构建用户的个性化画像。
可以利用机器学习技术进行用户画像分析，比如使用分类算法和聚类算法将用户划分到不同的兴趣群体。
3. 推荐算法模块：根据用户的个性化画像和电影的特征信息，利用推荐算法为用户生成推荐结果。
常用的推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐等。
可以根据系统的实际需求和数据情况选择合适的算法。
《2024年基于Spark的电影推荐系统的设计与实现》范文
《基于Spark的电影推荐系统的设计与实现》篇一一、引言随着互联网的快速发展，电影行业面临着海量的数据和用户需求。
为了更好地满足用户的观影需求，电影推荐系统应运而生。
本文将介绍一种基于Spark的电影推荐系统的设计与实现，旨在提高电影推荐的准确性和效率，为用户提供更好的观影体验。
二、系统需求分析1. 用户需求：系统需要能够根据用户的观影历史、兴趣爱好等因素，推荐符合用户需求的电影。
2. 数据处理需求：系统需要处理海量的电影数据、用户数据和观影记录数据等。
3. 性能需求：系统需要具有较高的计算性能和响应速度，以满足大规模并发的用户请求。
三、系统设计1. 数据源设计：系统需要从多个数据源中获取电影数据、用户数据和观影记录数据等。
这些数据包括电影的基本信息、演员、导演、类型等，以及用户的观影历史、兴趣爱好等。
2. 数据预处理：对获取的数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，以便后续的推荐算法使用。
3. 推荐算法设计：采用基于Spark的协同过滤算法进行电影推荐。
协同过滤算法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，系统可以根据实际情况选择合适的算法进行推荐。
4. 系统架构设计：系统采用分布式架构，基于Spark平台进行实现。
Spark平台具有较高的计算性能和可扩展性，能够满足大规模并发的用户请求。
四、系统实现1. 数据获取与预处理：通过爬虫等技术从多个数据源中获取电影数据、用户数据和观影记录数据等，并进行清洗、去重、转换等预处理操作。
2. 推荐算法实现：采用Spark平台的MLlib库中的协同过滤算法进行电影推荐。
具体实现包括数据划分、模型训练、推荐结果生成等步骤。
3. 系统部署与测试：将系统部署到集群中，并进行测试和调优。
测试内容包括功能测试、性能测试、鲁棒性测试等。
五、实验结果与分析1. 推荐准确率：通过对比实验，验证了基于Spark的电影推荐系统的准确率较高，能够有效地为用户推荐符合其需求的电影。
电影推荐系统的设计与算法研究
电影推荐系统的设计与算法研究随着互联网和人工智能技术的迅猛发展，电影推荐系统成为了在线娱乐平台不可或缺的一部分。
无论是大型视频网站，还是流媒体服务提供商，都依靠推荐系统为用户提供个性化的推荐，以吸引用户，增加用户黏性并提升用户体验。
本文将探讨电影推荐系统的设计原则和常用的推荐算法。
一、电影推荐系统设计原则1. 收集用户数据：电影推荐系统的核心是根据用户的兴趣和行为进行推荐。
因此，系统需要收集用户的观影历史、评分、搜索记录、点击行为等数据。
这些数据可以通过用户登录、Cookie技术和其他数据收集手段进行获取。
2. 用户画像构建：通过收集用户数据，可以建立基于用户的画像。
通过分析用户的兴趣、偏好、观影习惯等信息，可以更好地了解用户，并推荐更符合用户口味的电影。
用户画像的构建可以通过聚类分析、关联规则挖掘等技术实现。
3. 电影标签和元数据处理：为了能够准确地描述电影内容，推荐系统需要对电影进行标签化和元数据处理。
电影标签可以包括类型、演员、导演、地区、时长等信息。
通过对电影的标签和元数据进行处理，可以提高推荐系统的准确度和个性化程度。
4. 推荐算法选择：推荐算法是电影推荐系统的核心部分，根据用户的兴趣和行为来生成个性化的推荐列表。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法、深度学习算法等。
根据用户数据的特点和推荐目标，选择合适的算法是设计推荐系统的关键。
5. 实时性和效率：随着电影数量的增加和用户规模的扩大，推荐系统需要具备良好的实时性和高效性。
系统需要能够实时响应用户的请求，并在短时间内生成个性化的推荐列表。
针对大规模数据的处理，可以考虑分布式计算和并行处理等技术。
二、常用的电影推荐算法1. 基于内容的推荐算法：这种算法是根据电影的内容特征来进行推荐。
首先，通过电影的标签和元数据进行描述，包括电影的类型、演员、导演等信息。
然后，根据用户的历史观影记录和个人画像，找到与用户兴趣相似的电影进行推荐。
电影推荐系统可行性分析
电影推荐系统可行性分析一、引言随着互联网的普及和信息技术的不断发展，电影推荐系统在如今的数字时代扮演着越来越重要的角色。
本文旨在对电影推荐系统的可行性进行分析，探讨其在实际应用中的潜在优势和挑战。
二、电影推荐系统概述1. 电影推荐系统的定义和作用电影推荐系统是一种基于用户兴趣和历史行为数据的智能算法系统，旨在为用户提供个性化的电影推荐，帮助用户快速找到符合其喜好的电影作品。
通过电影推荐系统，用户可以省去大量搜索和筛选的时间，提升观影体验。
2. 电影推荐系统的工作原理电影推荐系统主要通过以下几个步骤实现：a. 数据收集和预处理：系统通过各种途径搜集用户的个人信息、浏览记录、评分数据等，对数据进行清洗和整理。
b. 特征提取和分析：系统利用机器学习和数据挖掘技术对用户特征和电影特征进行提取和分析，建立用户画像和电影标签。
c. 相似度计算和推荐算法：根据用户画像和电影标签，系统通过计算用户与其他用户或电影的相似度，利用推荐算法生成个性化的推荐结果。
d. 推荐结果展示：系统将生成的推荐结果以合适的方式展示给用户，比如通过推送、搜索结果或推荐列表等形式。
三、电影推荐系统的优势1. 个性化推荐：电影推荐系统能够根据用户的兴趣偏好，为用户提供个性化的电影推荐，提升用户的观影体验。
2. 提高用户参与度：通过引导用户产生更多的行为数据，电影推荐系统能够不断完善用户画像，为用户提供更准确的推荐结果，从而增强用户的参与度。
3. 广告变现潜力：通过将广告和推荐内容结合，电影推荐系统可以有效提升广告的曝光和转化率，为平台带来更多的商业价值。
四、电影推荐系统的挑战1. 数据收集和隐私保护：电影推荐系统需要大量的用户数据来支撑推荐算法的准确性，但如何收集和处理用户数据又需要考虑用户隐私保护的问题。
2. 冷启动问题：对于新用户或新上线的电影，由于缺乏个性化的历史数据，推荐系统往往无法给出准确的推荐结果，这就是冷启动问题。
3. 算法可解释性和公平性：电影推荐系统使用的算法往往是复杂的机器学习和深度学习模型，如何保证算法的可解释性和公平性仍然是一个亟待解决的问题。
电影推荐系统可行性分析
电影推荐系统可行性分析随着互联网的快速发展，电影已经成为人们休闲娱乐的重要方式之一。
然而，人们面临的一个问题是，在众多的电影作品中，选择自己喜欢的电影变得越来越困难。
为了解决这一问题，电影推荐系统应运而生。
本文将对电影推荐系统的可行性进行分析。
一、市场需求分析电影推荐系统主要应用于电影观影平台，比如在线电影网站和电影APP。
用户在平台上可以浏览各种类型和风格的电影，并根据自己的兴趣进行选择。
然而，由于电影资源过多、用户口味各异，用户在面对庞大的电影库时常常感到头疼。
因此，一个智能化的电影推荐系统对于提高用户体验、增加用户黏性具有重要意义。
二、技术可行性分析1. 数据收集与处理电影推荐系统需要有大量的电影数据作为基础，包括电影的元数据（如导演、演员、类型、评分等）和用户的行为数据（如观看记录、评分等）。
数据的收集可以通过与电影制作公司合作、购买第三方数据、爬取电影网站等方式进行。
处理数据的技术包括数据清洗、特征提取、推荐算法等。
2. 推荐算法推荐算法是电影推荐系统的核心。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、深度学习推荐算法等。
通过对用户历史行为和电影元数据进行分析，系统可以给用户推荐个性化的电影。
3. 用户界面设计用户界面设计需要考虑用户的习惯和心理需求，使用户能够方便、直观地浏览电影信息和进行选择。
一个好的用户界面设计可以提高用户的满意度和使用体验。
三、商业可行性分析1. 用户增长潜力电影推荐系统可以为用户提供更好的观影体验，提高用户的选择效率，并增加用户对平台的黏性。
通过合理地推荐电影，电影推荐系统能够吸引更多的用户，实现用户数量的增长。
2. 平台收益途径电影推荐系统可以通过多种方式实现收益，如付费推荐位、电影推广、广告投放等。
通过合理的商业模式设计，可以为平台带来可观的收益。
3. 竞争对手分析在电影推荐系统领域，已经出现了一些知名的竞争对手，如豆瓣电影、IMDb等。
这些平台凭借自身的用户规模和技术实力，吸引了大量的用户。
电影推荐系统中的推荐算法研究
电影推荐系统中的推荐算法研究引言随着人们娱乐需求的不断提高，电影逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，由于电影市场的庞大和电影类型的繁多，为观众提供个性化的电影推荐服务成为了一个重要的问题。
推荐算法作为电影推荐系统的核心技术，其性能的优劣直接影响到系统的使用效果。
因此，本文旨在对电影推荐系统中的推荐算法进行研究和探讨。
一、电影推荐系统的基本原理1.1 电影推荐系统介绍电影推荐系统是一种利用计算机技术，基于用户历史行为、兴趣爱好、社会关系等多种因素，对用户进行个性化电影推荐的系统。
电影推荐系统的设计目标是提高用户的观影体验，并帮助用户发现自己可能感兴趣的电影类型。
1.2 电影推荐系统的运行流程电影推荐系统的运行流程包括用户行为数据采集、用户兴趣建模、电影特征提取和推荐结果生成四个部分。
具体来说，就是先通过用户产生的行为数据，比如搜索记录、观看历史、评分记录等，建立用户的兴趣模型；然后对电影进行特征提取，比如电影类型、演员阵容、时长等特征；最后结合用户的兴趣模型和电影的特征，利用推荐算法生成推荐结果。
二、常用的推荐算法2.1 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法是一种基于电影特征的推荐算法。
它通过比较电影之间的相似度，推荐给用户与其历史兴趣相似的电影。
该算法的主要优点是能够区分电影之间的差异，对于新产品的推荐效果较好。
但是，该算法往往无法利用用户反馈信息进行改进。
2.2 基于协同过滤的推荐算法基于协同过滤的推荐算法是一种基于用户历史行为的推荐算法。
它通过挖掘用户行为数据之间的关系，找到具有相似兴趣的用户群体，并推荐对这些用户感兴趣的电影。
该算法的主要优点是能够利用用户反馈信息，推荐效果较好。
但是，该算法存在冷启动问题，即新用户或者新电影没有足够的行为数据，无法推荐。
2.3 基于深度学习的推荐算法基于深度学习的推荐算法是一种利用深度神经网络进行电影推荐的算法。
它通过对用户和电影进行特征提取，建立用户和电影之间的映射关系，并预测用户对电影的感兴趣程度。
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数学建模暑期培训论文第1题基于用户聚类的协同过滤电影推荐系统姓名方向谢瑜建模舒浩浩建模吴杨君编程徐婷婷编程黄睿论文吴双论文2014年7月20日承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：武汉理工大学参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：数模组日期：2014年 7 月 20 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：基于用户聚类的协同过滤电影推荐系统摘要本文通过对网站电影推荐系统的探究，采用基于用户聚类的协同过滤分析方法[1]与Topsis（逼近理想点法）建立用户喜好模型与电影推荐模型，尝试模拟电影推荐系统的主要功能，对用户的信息与兴趣进行分析与呈现。
针对问题一，我们分析建立了两个关于用户喜好的评判指标：其观看同一类电影的数量以及对该类电影观后所给出的均分（通过统计方法求得）。
其后建立用户观影类型矩阵，由此计算观看某一类的数量与对该类电影的打分，再根据对用户喜好体现程度的大小，采用Topsis法，即将每个电影打分与理想分数（5分）进行比较，如果该分数在设定条件下与理想分数距离更接近，则可以认为此电影更好。
因此我们取欧氏距离得到评价函数，将两者综合后从而得到函数值大小对应用户对电影类型好恶的评价标准。
针对问题二，我们考虑寻找与目标用户喜爱电影类型相同的其他用户，其后再将其他用户观影评分高的同类电影筛选5部对目标用户进行推荐。
具体而言，我们采用协同过滤分析法，即在用户群中找到指定用户的相似兴趣用户，综合这些相似用户的评价，进而对该用户的喜好进行预测。
经与问题一中类似的处理，我们构建其他用户喜好矩阵（0-1化），较之于目标用户喜好矩阵（0-1化），同样采用欧氏距离比较两矩阵异同（相同则入选）。
确定了相同偏好用户群后，通过设计筛选流程、算法编程，从用户群相同偏好电影中便可得到所推荐的5部电影。
针对问题三，由于用户观影信息未知，故我们将用户职业和年龄与已知观影用户信息进行整合归类，即建立职业-喜好、年龄-喜好的两个映射，得到职业喜好矩阵，并由系统聚类法中的Ward法经SPSS年龄分类得到年龄喜好矩阵，通过比较得出三种推荐电影类型，再采用问题二中的筛选流程即可得到针对用户的5部推荐电影。
综上所述，本文主要综合了基于用户的协同过滤分析法、聚类分析法、逼近理想点法等模型，结合了MATLAB、Excel、SPSS等分析软件，初步构建了模拟电影推荐系统，并结合数据对用户喜好电影类型进行了有效分析、能够结合用户喜爱电影类型对特定用户进行电影推荐、能对新用户的可能喜好电影进行预测和不完全推荐。
本模型的预测结果具有代表性和通用性，虽然在制定评价指标时有一定的主观性，但对于实际电影推荐应用有较大的参考价值。
关键词：协同过滤，聚类分析，Topsis，欧氏距离，电影推荐系统一、问题重述1.1背景分析随着信息时代的来临，如何在大量信息中搜寻、筛选和呈现所需信息给信息的需求者和提供者均带来不小挑战，而推荐系统[2]的出现则有效地解决了这一问题:其利用用户和信息产品间关系的建立，为信息的搜寻与呈现这两方面的问题提供了解决方案。
通常而言，一个完整的推荐系统包含收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块三个部分[3]。
电子商务网站的推荐系统作为人们最熟悉、最常用的应用，也被广泛应用于大型电子商务网站的营销之中，更有文献表明早期Amazon（亚马逊）的35%销售增量都来自它的推荐系统。
除了商品，音乐、电影等也是常见的推荐对象。
对合理有效的推荐模型的应用可以在较大程度上改善用户体验，因此对网站发展与改进有重要意义。
1.2问题重述问题一,建立用户喜好模型，模型根据用户的已知喜好来分析其兴趣特点，使用所建立的模型对指定用户的喜好进行分析。
问题二,建立电影推荐模型，根据问题一的分析结果，在用户可能感兴趣的电影分类中给第一题中的用户各推荐5部电影（同等条件下电影编号最小者优先）。
问题三,针对新用户，即没有已知喜好的用户，选定合适的推荐标准，设计一个推荐系统。
二、问题分析题中要求根据用户观看电影的统计情况、对所看电影的打分情况来分析和推测用户感兴趣的其他电影。
我们使用Topsis（逼近理想点法）对两个评价指标进行综合，得到用户对各类型电影喜好程度的打分，得到用户的喜好向量。
由此，我们通过聚类分析的方法找到具有相似喜好向量的用户，这些用户所看的电影形成目标群体。
最后，我们在目标群体中筛选出均分最高的电影作为推荐方案。
2.1问题一分析问题一中，为建立目标用户爱好模型，首先考虑部数对喜爱程度的影响，我们对目标用户观看的各类电影数量进行统计，得到每类电影观看总部数，并对得出数据进行标准化处理，作为第一个指标。
除此以外，考虑平均分对喜爱程度的影响，计算目标用户对每一类电影打分的均值，同样进行标准化处理，得到第二个指标。
为实现这两个目标的最大化，建立多目标规划模型，使用Topsis（理想解法）进行求解，得到目标用户关于喜爱程度的综合评价指标，最后通过对综合指标的排序得出其喜欢的电影类型排序。
2.2问题二分析问题一中，为建立目标用户爱好模型，首先考虑部数对喜爱程度的影响，我们对目标用户观看的各类电影数量进行统计，得到每类电影观看总部数，并对得出数据进行标准化处理，作为第一个指标。
除此以外，考虑平均分对喜爱程度的影响，计算目标用户对每一类电影打分的均值，同样进行标准化处理，得到第二个指标。
为实现这两个目标的最大化，建立多目标规划模型，使用Topsis（理想解法）进行求解，得到目标用户关于喜爱程度的综合评价指标，最后通过对综合指标的排序得出其喜欢的电影类型排序。
2.3问题三分析对于问题三，由于新用户仅有职业和年龄信息，而无该用户的观影和打分数据，故采用协同过滤算法求取与该用户是同类人的人群的喜好来推测此用户的喜好。
首先，按照年龄将原有用户聚类分析，并结合问题一中已算出的每个原用户喜爱的三种类型，将每个用户的喜好类型标准化后的矩阵沿列求和，得出每个年龄段人群关于18种电影类型的喜好矩阵。
将该矩阵标准化，同时将最喜欢的三类赋值为1，得出一个按年龄段分电影喜好类型的指标矩阵。
同理，按照职业也可得到一个按职业分电影喜好类型的指标矩阵。
然后，对于每一个新用户，依据其年龄和职业，从上述两个指标矩阵中提取出两个对应电影类别的喜好行向量。
将这两个行向量取交集，交集得出的电影类别数量若小于3，则将原行向量中的交集删除后提取非交集部分的电影类别，再将这些电影类别按其原矩阵中标准化后的百分比排序，选取其前几项，直至确定该新用户喜欢的三类电影。
此时，已知该新用户喜好的三种电影类型，即可采用问题二的解决方法（不需考虑用户是否看过所推荐的电影），为该目标新用户进行电影推荐。
三、基本假设1）每个用户的打分可以反映其对电影的喜爱程度，此假设保证用户评分这一指标的合理性；2）每个用户观看某类电影的数量可以反映其对此类电影的喜爱程度，此假设保证各类电影观看数量这一指标的合理性；3）相同年龄段和相同职业的用户有相似的电影偏好，此假设保证对新注册用户偏好预测的合理性；4）每部电影所得的均分可以反映其优劣，此假设保证对同类推荐电影选择的合理性；5）用户的喜好在一定时间范围内是不变的，此假设保证模型的可信性；6）问题三中新用户的年龄和职业属于原始数据，此假设保证推荐模型的准确性；7）用户之间互不相关，此假设保证每一个原始数据都是有效而且准确的。
四、符号说明符号符号说明A 用户观影类型矩阵 X 全体用户电影类型喜好矩阵N 用户所看电影总数 M 用户对各电影打分列向量n j用户所看第j 类电影数m j用户所看第j 类电影均分y j综合评价函数五、模型建立与求解5.1 问题一由题设，统计出用户观看每种电影的数量、对每种电影打的均分，再由Topsis 方法得出综合评价模型对各种类型电影打出综合分值，最后通过对综合分值的排序得出用户最偏爱的类别。
5.1.1基于理想点法的用户喜好模型的建立分别提取出108，133，228，232，336，338，545，613，696，777用户的观影数据，得到用户观影类型矩阵A 如下：00...000...0110...0⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭矩阵A 为N ⨯18的矩阵，N 为该用户所看电影总数，18列从左至右对应所给数据文件中的电影类别，0,1分别代表不属于或属于该类别。
观看的第j 种电影的数量n j 为：j n =1nij i A =∑，j ∈[1,18]，j ∈Z（1）观看的第j 类电影的均分m j 为：j m =1()(5)nij i j i A M n =∑，j ∈[1,18] ，j ∈Z（2）其中为用户对第i行对应电影M i的打分。
现在我们已经得到了两个指标，都可以评判用户喜爱某种类型电影的程度，我们要把每类电影根据用户喜爱程度排序就需要将两个指标综合起来，这里我们使用了Topsis[4]方法。
Topsis即逼近理想点法，实际中，经常会遇到这样的一类综合评价问题，即首先设定系统的一个理想（样本）点，然后对于每一个被评价对象与理想点进行比较。
如果某一个被评价对象在某种意义下与理想点距离最接近，则可以认为被评价对象就是最好的。
这里我们取简单的欧氏距离计算评价对象与理想点的距离，这里两项权值均取1，得到综合评价函数y=（3）j由此我们就得到了评判用户对电影类型喜爱程度的标准，函数值越小对应的电影类型越受用户偏爱。
5.1.2问题一的求解我们使用Excel和MATLAB进行数据处理及求解，由综合评价函数得到了108，133，228，232，336，338，545，613，696，777 号用户的电影类型喜好表，见附录1.问题一电影喜好表。
我们从表中提取了这10个用户喜好的前五种电影类型，如下表：表1 用户偏好类型用户号第一类型第二类型第三类型第四类型第五类型108 Drama Romance Action Comedy War133 Drama Thriller Action Comedy Romance288 Drama War Romance Action Adventure 232 Drama Romance Comedy Action Comedy336 Comedy Romance Drama Action Thriller338 Comedy Drama Romance Thriller Mystery545 Action Adventure Comedy Sci-Fi Thriller613 Drama Action Comedy Romance Thriller696 Drama Thriller Mystery Crime War777 Drama Comedy War Thriller Romance5.1.3 用户喜好模型的结果分析利用综合评价函数，我们顺利得出了10个用户的电影类型偏好。