构建电影知识图谱的个性化推荐系统研究

"基于用户上网数据的电影个性化推荐系统研究，赵鹏程，黄韬，本文探讨了构建电影知识图谱的策略，并提出了一种挖掘电影系列的算法。利用用户的上网请求作为基础数据，无须用户参与即可推断用户的电影兴趣。通过分析这些数据，建立用户兴趣模型，以提高推荐系统的召回率和准确率。" 本文主要涉及以下几个核心知识点： 1. **个性化推荐系统**: 个性化推荐系统是一种能够根据用户的个人喜好和历史行为，为用户提供定制化建议的技术。在这个研究中，系统通过分析用户的上网数据来理解他们的电影偏好，从而提供更精准的电影推荐。 2. **电影知识图谱**: 电影知识图谱是结构化的电影信息数据库，包含电影的各种属性，如导演、演员、类型、年份等。构建电影知识图谱有助于理解和关联电影之间的关系，为推荐算法提供丰富的信息基础。 3. **兴趣度计算**: 利用TF-IDF算法，可以计算用户在不同维度上对电影元素的兴趣程度。TF-IDF是一种常见的文本分析方法，用于衡量一个词在文档中的重要性。在这里，它被用来量化用户对电影各方面的兴趣，如剧情、演员或导演。 4. **兴趣模型构建**: 用户兴趣模型是基于用户的兴趣度数据建立的向量表示。每个向量维度对应一个电影相关元素，模型可以捕捉用户对各种电影元素的偏好，用于预测用户可能感兴趣的电影。 5. **电影系列挖掘算法**: 文中提出的算法旨在识别和关联同一电影系列的电影，这有助于推荐同类型的电影给用户，满足他们对特定类型电影的连续观看需求。 6. **实验分析与性能评估**: 通过实验，作者验证了该推荐系统的性能，强调了其在召回率和准确率上的优势。召回率是指推荐系统找到用户喜欢的电影的能力，而准确率则关注推荐的电影中有多少真正符合用户的口味。 这篇研究论文提出了一种基于用户上网数据的电影个性化推荐系统，通过构建电影知识图谱和兴趣模型，有效捕捉用户兴趣并进行精准推荐。实验结果表明，这种方法在实际应用中表现优秀，具有较高的推荐准确性。