knn算法豆瓣电影推荐系统

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在豆瓣电影推荐系统中，KNN算法可以用来根据用户的历史评分和其他用户的评分信息，为用户推荐相似的电影。

KNN算法的基本思想是，对于一个新的样本，通过计算其与训练集中所有样本的距离，找到与其最近的K个邻居。然后根据这K个邻居的标签或属性值，来预测新样本的标签或属性值。

在豆瓣电影推荐系统中，可以将每个用户看过的电影作为一个样本，样本的特征可以是电影的类型、导演、演员等信息，标签可以是用户对电影的评分。当有一个新用户加入系统时，可以通过计算该用户与其他用户的相似度，找到与其最相似的K个用户。然后根据这K个用户对电影的评分，为新用户推荐电影。

KNN算法的优点是简单易懂、易于实现，并且对于非线性数据具有较好的效果。但是它也有一些缺点，比如计算复杂度高、需要大量的存储空间等。