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。
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