1、“.....基于协同过滤的推荐可以分为个子类基于用户的推荐，基于项目的推荐和基于模型的推荐，不过，大多数实现时用户历史偏好数据使用稀疏矩阵进行存储的，而稀疏矩阵上的计算有些明显问题，包括存在少部分人的偏好也会对推荐的准确度产生很大偏差。另外需要用户的观看历史下载记录等情景数据来作为推荐的支撑刘芹，张玉芳，等基于项目分类的协同过滤改进算法究，刘海鸥，孙晶晶，苏妍嫄，等基于用户画像的旅游情境化推荐服务研究情报理论与实践，杨焱，孙铁利，邱春艳个性化推荐技术的研究，徐天伟，宋雅婷，段崇江基于协同过滤的个性化推荐选课系统研究现代教育技术，。相关工作目前提供服务的平台有大量关于推荐系统的研究，但却少有个推荐系统能完美的做到准确高效。本文提出的基于协同过滤和用户模型的推荐系统相较于基于协同过滤和用户画像的流媒体推荐系统研究电影论文户间相似度，帮助寻找最相似的用户类，可以解决这些问题......”。

2、“.....说明在解决问题时通过推算未知的评级矩阵考虑用户画像相结合的方法是可行有效的。结束语将推荐系统应用于流媒体领域已经很多年，但新用户评分稀疏的问题直不能很好解决，于是本文提出了基于协同过滤和用户画像的推荐系统，对于新用户采用显性行为隐性行为综合计算相似感觉糟糕，分表示感觉良好，基于用户给影片评分矩阵这模式，推荐系统可以给用户生成张潜在的电影清单。传统协同推荐系统的两个重要部分是评分预测与影片选择。评分预测的关键在于如何获得未知的评分，影片选择的重点在于如何通过评分生成张合适的推荐列表。文献介绍了种基于协同过滤的推荐算法，结合了基于用户项目模型等因素，具有定的代表性。下图分别描述了文献的算法在基准，同时结合用户画像的方法来优化推荐系统。对于新用户，系统利用用户画像进行建模......”。

3、“.....系统利用平台内已有的应用分类标签来初始化未知评分，然后使用协同推荐算法来反馈用户的偏好。实验结果表明该系统卓有成效，同时也提升了平台的满意度。关键词协同过滤推荐系统用户画像电影产业相似度进入十世纪以来，国家扶持力度大大加强，中国电影产业发展呈现出种迅猛的势头，无论是市场还是相关用户情景数据这里的情景数据包括用户的时间信息和点击操作记录的信息。时间信息主要体现在用户在影片主页或广告页停留时间的长短登陆平台的时间段，这些都会对用户偏好产生影响。将用户的基本数据归到显性行为中，用户行为数据和情景数据归类至隐性行为，分别进行如下处理。显性行为。假设用户的基本数据中有个独立的属性，现在有用户和用户。通过预先把数据库中用户的基本数据根据语义信息通过别人训练好的词嵌入转化得到用户和用户间的相似度，取与用户相似度值最大的前个用户记作相似用户类......”。

4、“.....图概括显示了本节的工作流程。基于协同过滤和用户画像的流媒体推荐系统研究电影论文。将得到的标签评分填充到对应未知用户评分的影片中，至此每个用户对各影片都有了评级，丰富了原影片的评级矩阵。用户模型建立目前建立用户模型的方法已成功应用于移动通信金融服务等多个领域间信息和点击操作记录的信息。时间信息主要体现在用户在影片主页或广告页停留时间的长短登陆平台的时间段，这些都会对用户偏好产生影响。将用户的基本数据归到显性行为中，用户行为数据和情景数据归类至隐性行为，分别进行如下处理。显性行为。假设用户的基本数据中有个独立的属性，现在有用户和用户。通过预先把数据库中用户的基本数据根据语义信息通过别人训练好的词嵌入转化为数字向量。将得到的标签评分填充到对应荐系统用户画像电影产业相似度进入十世纪以来，国家扶持力度大大加强，中国电影产业发展呈现出种迅猛的势头......”。

5、“.....用户从获悉影片到平台进行播放，这过程是用户自发主动的行为。但在如今流媒体数量愈来愈庞大，加之自身宣传不到位，容易形成个闭环。个性化推荐系统是种帮助用户快速发现有用信息的智能工具，它主要根据用户的个性化特征，如兴趣爱好职业或专业特点等，主动给用孙晶晶，苏妍嫄，等基于用户画像的旅游情境化推荐服务研究情报理论与实践，杨焱，孙铁利，邱春艳个性化推荐技术的研究，徐天伟，宋雅婷，段崇江基于协同过滤的个性化推荐选课系统研究现代教育技术，。摘要随着电影电视剧综艺节目等产业的飞速发展，近年来新兴的服务平台给用户提供高清的流媒体播放服务，例如爱奇艺腾讯视频等。事实上，随着新用户数增多新增流媒体数量不断庞大，用户评分基于协同过滤和用户画像的流媒体推荐系统研究电影论文。搜集到的用户信息越多，对用户模型的勾勒也会更加精确......”。

6、“.....不可能构建出完全匹配的用户模型。本节将通过用户基本数据用户行为数据和用户情景数据作为用户模型的数据主要来源用户基本数据包括用户的昵称性别年龄消费情况联系方式等用于记录用户的基本情况。用户行为数据用户的行为主要包括用户的偏好兴趣评分评价平台会员订阅记录影片下载记录需求特征，可以同时利用这些信息进行协同过滤推用于记录用户的基本情况。用户行为数据用户的行为主要包括用户的偏好兴趣评分评价平台会员订阅记录影片下载记录需求特征，可以同时利用这些信息进行协同过滤推荐。定义其中代表用户和共同评级过的影片，代表用户所有评分的平均数，代表用户所有评分的平均数。同时参考显性行为和隐性行为的相似度，即可得到其中为可调系数，当的时，表明上述公式没有考虑隐性行为的因素，适用于新注册用户的推荐方法......”。

7、“.....说明在解决问题时通过推算未知的评级矩阵考虑用户画像相结合的方法是可行有效的。结束语将推荐系统应用于流媒体领域已经很多年，但新用户评分稀疏的问题直不能很好解决，于是本文提出了基于协同过滤和用户画像的推荐系统，对于新用户采用显性行为隐性行为综合计算相似度对于评分稀疏问题，计算标签评分，推算影片评分后完善了影片知用户评分的影片中，至此每个用户对各影片都有了评级，丰富了原影片的评级矩阵。用户模型建立目前建立用户模型的方法已成功应用于移动通信金融服务等多个领域。搜集到的用户信息越多，对用户模型的勾勒也会更加精确，但出于对用户隐私的考虑和平台的限制，不可能构建出完全匹配的用户模型。本节将通过用户基本数据用户行为数据和用户情景数据作为用户模型的数据主要来源用户基本数据包括用户的昵称性别年龄消费情况联系方式等提供满足其需求和兴趣的信息资源的种推荐技术......”。

8、“.....分表示感觉良好，基于用户给影片评分矩阵这模式，推荐系统可以给用户生成张潜在的电影清单。传统协同推荐系统的两个重要部分是评分预测与影片选择。评分预测的关键在于如何获得未知的评分，影片选择的重点在于如何通过评分生成张合适的推荐列表。用户情景数据这里的情景数据包括用户的时逐渐矩阵成为高维矩阵，而用户评分数又不到总数的，传统的流媒体推荐系统因为评分稀疏性逐渐显得乏力。文章介绍了种基于协同过滤，同时结合用户画像的方法来优化推荐系统。对于新用户，系统利用用户画像进行建模，计算用户间的相似度对于新的流媒体视频，系统利用平台内已有的应用分类标签来初始化未知评分，然后使用协同推荐算法来反馈用户的偏好。实验结果表明该系统卓有成效，同时也提升了平台的满意度。关键词协同过滤推的评分矩阵定程度上减少了此问题对推荐的负面影响。通过上面的实验可知......”。

9、“.....比传统的推荐系统效率更高，可应用于更多其他领域的推荐。参考文献张骞论新时代中国电影产业发展现状及对策研究传媒论坛，翁小兰，王志坚协同过滤推荐算法研究进展计算机工程与应用，金燕，祝贺国内文献研究综述现代情报熊忠阳，刘芹，张玉芳，等基于项目分类的协同过滤改进算法究，刘海鸥基于协同过滤和用户画像的流媒体推荐系统研究电影论文得的值。结果分析本文提出的算法是对常规协同过滤算法文献的改进，文献通过评分记录数量是否大于设定的具体数值判断是否为新用户，简单的对应不同的推荐算法，定程度上影响了推荐的质量。算法通过标签分类后推算未知评级矩阵解决了新影片问题结合用户画像，将用户个人信息转化为位向量，引入了用户隐性行为的概念，通过系数的动态设臵计算用户间相似度，帮助寻找最相似的用户类，可以解决这些问题。从图没有很好的解决新用户的冷启动问题......”。