番剧推荐系统分析：基于内容与协同过滤

该资源是一个关于番剧推荐系统的分析，主要涵盖了爬虫技术、数据处理、推荐算法以及结果分析。作者使用selenium和BeautifulSoup进行数据爬取，通过去重、标准化和整合来预处理数据。推荐算法包括基于内容的推荐（针对新用户）和基于协同过滤的推荐（针对老用户，如皮尔森、KNN、SVD方法）。最后，通过合并不同推荐方法的结果并统计出现频率来确定最终推荐。 1. **数据爬取**： - 使用selenium库模拟浏览器行为获取网页源码，便于处理动态加载的内容。 - BeautifulSoup用于解析源码，提取所需信息，如番剧列表链接、信息和评分等。 2. **数据预处理**： - 去重：确保数据的唯一性，避免重复推荐。 - 标准化：可能涉及到数值的归一化或数据类型的统一，以便于算法处理。 - 整合：将不同来源的数据融合到一起，构建完整的番剧数据库。 3. **推荐算法**： - **基于内容的推荐**：针对新用户，通过分析目标番剧的类型等特征，推荐相似特征的番剧。 - **基于协同过滤的推荐**： - 皮尔森相关系数：计算用户评分与目标番剧评分之间的线性相关性。 - KNN（K最近邻）：寻找评分矩阵中与目标番剧最接近的K个邻居，推荐这些邻居的其他番剧。 - SVD（奇异值分解）：降维处理评分矩阵，找出潜在的用户-番剧关系，推荐相似度高的番剧。 4. **结果合并与推荐**： - 结合协同过滤的不同方法结果，统计各方法推荐的番剧出现次数，选取出现频率最高的前五名作为最终推荐。 - 如果用户有历史评分，使用协同过滤方法；否则，基于内容推荐热门番剧。 5. **效果与结论**： - 可视化分析显示，大部分番剧集中在近年轻放送，且寒暑假期间番剧数量增多，符合实际情况。 - 基于内容的推荐表现出色，推荐的番剧类型与目标番剧一致。 - 实际推荐算法不透明，难以判断其依据和相似性的侧重。 总结，该系统通过数据爬取、处理和推荐算法实现番剧的个性化推荐，并通过分析年份和月份的分布情况验证了推荐的合理性。在实际应用中，推荐系统可以结合多种推荐策略，以提高推荐的准确性和满意度。