典型文献
基于文本分析的电影推荐系统设计
文献摘要：
针对当代影迷的观影需求和当前电影市场种类繁多的电影,无法让观众在众多电影中解决选择困难的问题,利用Word2vec技术,使影片与其所有评论建立语义上的关联,从而训练得到每部电影的向量表示,并将用户输入的问题与这些电影的向量进行余弦距离计算,得出电影在向量空间上与用户输入的问题的相似度,并与求和的值进行比较,选择比较接近的值的电影,形成推荐列表.采集影评数据进行数据文本分析再进行实验,最终实验推荐结果相似度较高,说明Word2vec在电影推荐系统的应用方面具有较强的适用性.
文献关键词：
文本挖掘;文本分析;Python爬虫;数据可视化;Jieba分词;Word2vec;相似度计算
中图分类号：
作者姓名：
麦启明;夏梓桓;梁杰晋;邓兴鹏
作者机构：
广州城市理工学院
文献出处：
引用格式：
[1]麦启明;夏梓桓;梁杰晋;邓兴鹏-.基于文本分析的电影推荐系统设计)[J].家庭影院技术,2022(13):74-78
A类：
B类：
电影推荐,推荐系统,影迷,观影,电影市场,决选,Word2vec,影片,语义上,练得,每部,向量表示,余弦距离,距离计算,向量空间,列表,影评,文本挖掘,Python,爬虫,数据可视化,Jieba,分词,相似度计算
AB值：
0.487382
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