如何利用自然语言处理构建基于内容的电影推荐系统

“empty brown theater chairs” by Tyler Callahan on Unsplash

你是否有过这样的疑惑：为什么Netflix，Amazon，Google总能推荐到你比较感兴趣的产品？我们有时会对互联网上的产品进行评分，以此体现我们对产品的偏好，同时，推荐系统会利用我们分享的数据，生成推荐结果。主流的推荐系统算法大致分为两类：基于用户历史数据的协同过滤算法和基于内容数据的过滤算法。两者的区别其实从名称上便可看出，但接下来我们将以电影推荐为例进一步阐述二者之间的不同。

协同过滤（Collaborative filters）

协同过滤依赖用户的历史评分数据，为用户推荐自己未曾看过，而与自己相似的用户已经观看过的电影。为了确定两个用户之间是否相似，协同过滤会结合用户所看过的电影以及他们对电影的评分。

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