基于协同过滤的电影推荐系统开发与优化

本文开发了电影推荐系统，采用基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种推荐技术，并解决了用户的冷启动问题。通过引导用户选择自己感兴趣的标签，从标签中挑选排名靠前的电影推荐给用户。基于用户的协同过滤使用皮尔逊相关系数计算用户相似度，找出相似用户，推荐当前用户未看过的电影。基于物品的协同过滤构建电影列表，计算相似度矩阵，推荐相似电影。每次用户打分都重新计算相似度，提高推荐精度和用户满意度。