摘要：提出了一種基于內(nèi)容的電影推薦算法，通過分析電影的特征和用戶的興趣，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的電影推薦。首先，研究了基于TF-IDF的向量化方法，將電影的類型和導(dǎo)演信息轉(zhuǎn)化為特征向量；然后，通過計算電影之間的相似度，使用余弦相似度來衡量電影之間的相關(guān)性；接下來，根據(jù)用戶的偏好和需求，通過加權(quán)相似度得分來提高相關(guān)電影的推薦優(yōu)先級；最后，通過篩選和排序，從候選電影中選擇出最合適的推薦結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該算法能夠為用戶提供個性化的電影推薦，提高用戶的觀影體驗。

關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容的推薦；TF-IDF；特征向量；余弦相似度

一、前言

隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速發(fā)展帶來了購票便利，電影產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的繁榮。在這個領(lǐng)域，已經(jīng)有許多研究人員和學(xué)者致力于改進(jìn)電影推薦算法，實現(xiàn)了基于協(xié)同過濾算法、深度學(xué)習(xí)、Spark等的電影推薦。但傳統(tǒng)的電影推薦方法往往只基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)，無法提供個性化和準(zhǔn)確的推薦結(jié)果。

基于此，本文設(shè)計了內(nèi)容推薦算法。該算法將電影的特征信息，如類型、演員、導(dǎo)演等轉(zhuǎn)化為特征向量，并通過計算電影之間的相似度來實現(xiàn)個性化推薦。相比傳統(tǒng)的算法，基于內(nèi)容的推薦算法更注重電影自身的特征，能夠更準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣和偏好。同時，我們也希望能夠為電影推薦系統(tǒng)的開發(fā)和改進(jìn)提供參考，為電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做出一定的貢獻(xiàn)。期待本文的研究成果能夠為該領(lǐng)域的發(fā)展做出積極的貢獻(xiàn)[1]。

二、研究現(xiàn)狀

（一）電影推薦系統(tǒng)

電影推薦系統(tǒng)的發(fā)展可以追溯到20世紀(jì)90年代。最早的推薦方法是基于協(xié)同過濾算法，通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如觀影記錄和評分，來推測用戶的興趣和偏好，從而為其推薦相似的電影。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電影數(shù)據(jù)的積累，協(xié)同過濾算法得到了廣泛應(yīng)用。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，基于內(nèi)容的推薦算法開始受到關(guān)注。該算法利用電影的特征信息，如類型、演員、導(dǎo)演等，通過計算電影之間的相似度來實現(xiàn)個性化推薦。相比傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法，基于內(nèi)容的推薦算法更注重電影自身的特征，能夠更準(zhǔn)確地捕捉用戶的興趣和偏好。未來，我們可以期待電影推薦系統(tǒng)在電影產(chǎn)業(yè)中得到更廣泛應(yīng)用和更深入地研究。

（二）基于內(nèi)容推薦算法的原理和方法

基于內(nèi)容的推薦算法是以項目相關(guān)信息、用戶相關(guān)信息及用戶對項目的操作行為來構(gòu)建推薦算法模型，不需要依據(jù)用戶對項目的評價意見，更多地需要用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法從關(guān)于內(nèi)容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料。簡單理解是根據(jù)推薦項目的屬性計算項目間的相關(guān)性，然后根據(jù)用戶的偏好記錄，推薦給用戶相似度高的物品（見圖1）。

三、方法與技術(shù)

（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理

從電影評分?jǐn)?shù)據(jù)CSV文件中讀取電影數(shù)據(jù)（見表1），進(jìn)行缺失值的處理，將電影的類型和導(dǎo)演列的缺失值替換為空字符串。創(chuàng)建一個TF-IDF向量化器，將電影的類型和導(dǎo)演列轉(zhuǎn)換為TF-IDF矩陣，計算TF-IDF矩陣的余弦相似度，得到一個相似度矩陣。創(chuàng)建一個電影索引，以便根據(jù)電影標(biāo)題快速查找電影的索引位置。

（二）TF-IDF特征提取和矩陣構(gòu)建

TF-IDF自然語言處理領(lǐng)域中計算文檔中詞或短語的權(quán)值的方法，是詞頻（TF）和逆轉(zhuǎn)文檔頻率（IDF）的乘積。TF指的是某一個給定的詞語在該文件中出現(xiàn)的次數(shù)。IDF是一個詞語普遍重要性的度量[2]。

假設(shè)文檔集包含的文檔數(shù)為M，文檔集中包含關(guān)鍵詞ka的文檔數(shù)為m_a，f_ab表示關(guān)鍵詞k_a在文檔d_b中出現(xiàn)的次數(shù)，fdb表示文檔db中出現(xiàn)的詞語總數(shù)，k_a在文檔db的詞頻TF_ab定義為：

TF_ab＝f_ab/f_db

IDF表示某一詞語在整個文檔集中出現(xiàn)的頻率，由它計算的結(jié)果取對數(shù)得到關(guān)鍵詞ka的逆文檔頻率IDFa：

IDF_a=logM/m_a

由TF和IDF計算詞語的權(quán)重為：

w_ab=TF_ab·IDF_a=f_ab/f_db·logM/m_a

TF-IDF與詞語在文檔中的出現(xiàn)次數(shù)成正比，與該詞在整個文檔集中的出現(xiàn)次數(shù)成反比。在目標(biāo)文檔中，提取關(guān)鍵詞的方法就是將該文檔所有詞語的TF-IDF計算出來并進(jìn)行對比，取其中TF-IDF值最大的k個數(shù)組成目標(biāo)文檔的特征向量用以表示文檔。

（三）余弦相似度計算和推薦結(jié)果排序

首先，將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量表示，使用TF-IDF特征提取方法將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為TF-IDF矩陣。對于每個待推薦的項目，計算其特征向量與其他項目特征向量之間的余弦相似度。

余弦相似度通過夾角的距離來判斷兩個變量之間的距離。

cos（F_u，F(xiàn)_i）=F_u，F(xiàn)_i/∣F_u∣₂×F_i∣₂

F_u表示某個用戶的偏好特征； F_i表示某個推薦電影的偏好特征。余弦相似度的值越接近于1表示推薦電影越接近用戶偏好，值越接近于-1，表示推薦電影越不適合該用戶。

對于待推薦的項目，計算其與其他項目的相似度，得到一個相似度列表。根據(jù)相似度列表，選取與待推薦項目相似度最高的前N個項目作為推薦結(jié)果。可以根據(jù)相似度的大小進(jìn)行排序，將相似度高的項目排在前面[3]。

（四）用戶偏好及加權(quán)相似度的融入

在推薦系統(tǒng)中考慮用戶偏好和加權(quán)相似度的目的是更準(zhǔn)確地推薦符合用戶喜好的電影。用戶偏好是指用戶對電影的特定屬性或特征的偏好，比如喜歡某個電影類型、喜歡某個導(dǎo)演等。加權(quán)相似度是根據(jù)用戶的偏好信息對電影之間的相似度進(jìn)行加權(quán)，使得與用戶喜好更相關(guān)的電影得到更高的相似度得分。

通過考慮用戶偏好，推薦系統(tǒng)可以更加精確地推薦符合用戶口味的電影。通過調(diào)整權(quán)重，可以控制用戶偏好對推薦結(jié)果的影響力，從而更好地滿足用戶的需求。

加權(quán)相似度可以提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的相似度計算方法是基于電影的特征向量進(jìn)行計算，沒有考慮用戶的偏好信息[4]。而加權(quán)相似度可以根據(jù)用戶的偏好對相似度得分進(jìn)行加權(quán)，使得與用戶偏好更相關(guān)的電影得到更高的相似度得分。

假設(shè)有兩個對象A和B，它們的相似度得分為score（A， B），而對于不同的特征或?qū)傩裕謩e有權(quán)重weight1、weight2、...weightn。

計算公式為：

similarity（A， B） = weight₁ · score1（A， B） + weight₂ · score₂（A， B） + ... + weight_n · scoren（A， B）

其中，score₁（A， B）、score₂（A， B）、...、scoren（A， B） 分別表示不同特征或?qū)傩缘南嗨贫鹊梅帧?/p>

四、實驗結(jié)果與分析

（一）電影數(shù)據(jù)集的選擇和描述

本文使用IMDB電影評分作為數(shù)據(jù)集，IMDB是一個知名的電影評分網(wǎng)站，涵蓋了大量的電影作品，包括各種類型、不同年代和不同國家的電影，擁有大量的用戶評分和評論數(shù)據(jù)。評分?jǐn)?shù)據(jù)不僅包括了用戶的整體評分，還包括了用戶對電影的不同方面的評分，如劇情、演員表演、音樂等，這使得IMDB電影評分?jǐn)?shù)據(jù)具有較高的可靠性和權(quán)威性。

（二）推薦系統(tǒng)的實驗設(shè)置和參數(shù)調(diào)整

本實驗采用的python中的兩個函數(shù)：get_recommendation和evaluate_recommendation。

get_recommendation函數(shù)用于根據(jù)用戶的喜好和條件獲取推薦電影列表（見表2）。

evaluate_recommendation函數(shù)用于評估推薦結(jié)果和目標(biāo)電影的指標(biāo)（見表3）。

（三）推薦結(jié)果的評估指標(biāo)

使用evaluate_recommendation函數(shù)來評估推薦結(jié)果的指標(biāo)。evaluate_recommendation函數(shù)接受兩個參數(shù)：目標(biāo)電影的名稱和推薦電影列表。在函數(shù)內(nèi)部，首先根據(jù)目標(biāo)電影的名稱獲取目標(biāo)電影的索引，然后獲取目標(biāo)電影的類型、評分和投票數(shù)；接下來，計算推薦電影的平均評分和平均投票數(shù)。通過使用recommendations的索引來獲取推薦電影的評分和投票數(shù)，然后計算它們的平均值；最后，輸出評價指標(biāo)，包括目標(biāo)電影的名稱、類型、評分和投票數(shù)，以及推薦電影的平均評分和平均投票數(shù)。通過這些評價指標(biāo)，我們可以評估推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性和合理性。如果推薦電影的平均評分和平均投票數(shù)與目標(biāo)電影相似，那么可以認(rèn)為推薦結(jié)果是比較好的。

使用get_recommendation函數(shù)獲取推薦電影列表，并將其傳遞給evaluate_recommendation函數(shù)進(jìn)行評估，輸出推薦電影列表。

通過評估指標(biāo)，可以了解推薦結(jié)果的質(zhì)量和性能，以便進(jìn)一步調(diào)整和優(yōu)化。

（四）實驗結(jié)果的解釋和分析

以電影《阿凡達(dá)》為例，使用了電影的類型和導(dǎo)演信息作為用戶喜好的參數(shù)，并設(shè)置了最低評分和最低投票數(shù)的篩選條件。推薦的電影則是根據(jù)相似度得分排序后的前5部電影。

通過比較目標(biāo)電影的類型、評分和投票數(shù)（見表4）與推薦電影的平均評分和平均投票數(shù)（見表5），可以評估推薦系統(tǒng)的效果。如果推薦電影的平均評分和平均投票數(shù)與目標(biāo)電影相似或更好，那么可以認(rèn)為推薦系統(tǒng)是有效的。

通過調(diào)整參數(shù)和篩選條件，可以根據(jù)用戶的偏好和需求進(jìn)行個性化的推薦。例如，可以修改用戶喜好的電影類型、導(dǎo)演、最低評分和最低投票數(shù)等參數(shù)，來獲得不同的推薦結(jié)果。

五、結(jié)語

基于內(nèi)容的推薦算法通過分析電影的內(nèi)容信息來進(jìn)行推薦，實現(xiàn)簡單且易于理解。由于基于內(nèi)容的推薦算法是根據(jù)電影的內(nèi)容特征進(jìn)行推薦的，因此可以向用戶解釋為什么推薦這些電影，增加用戶對推薦結(jié)果的信任度。算法允許用戶設(shè)置喜好和條件，如電影類型、導(dǎo)演、最低評分和最低投票數(shù)等，以根據(jù)用戶的需求進(jìn)行篩選。然而，基于內(nèi)容的推薦算法也存在一些局限性，如缺乏個性化、數(shù)據(jù)稀疏和新穎性等問題。為了進(jìn)一步提高推薦算法的質(zhì)量和用戶滿意度，考慮引入用戶反饋和行為數(shù)據(jù)、融合多種推薦算法、考慮時間因素和社交網(wǎng)絡(luò)信息等。

總體而言，基于內(nèi)容的電影推薦算法是推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的一個重要研究方向。通過不斷改進(jìn)和優(yōu)化算法，可以提供更準(zhǔn)確、個性化和多樣化的電影推薦結(jié)果，提升用戶體驗和滿意度。

參考文獻(xiàn)

[1]趙輝，袁普及.推薦系統(tǒng)研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2023，13（19）：97-100.

[2]刁羽，薛紅.基于電子資源行為數(shù)據(jù)的TF-IDF文獻(xiàn)推薦方法研究——以電子資源校外訪問系統(tǒng)為例[J].圖書館雜志，2022，41（12）：45-54.

[3]駱亮.基于內(nèi)容推薦算法和余弦相似度算法的領(lǐng)導(dǎo)決策輔助信息系統(tǒng)[J].廣西科學(xué)院學(xué)報，2018，34（02）：143-150.

[4]劉瑛，魏海燕，魏翠萍.一致性和特征向量驅(qū)動的個性化語義及其在稻米評價中的應(yīng)用[J].系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)，2022，42（10）：2680-2697.

作者單位：大連東軟信息學(xué)院計算機(jī)與軟件學(xué)院

責(zé)任編輯：尚丹