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摘要
提出了一种基于内容的电影推荐算法，通过分析电影的特征和用户的兴趣，实现更精准的电影推荐。首先，研究了基于TF-IDF的向量化方法，将电影的类型和导演信息转化为特征向量；然后，通过计算电影之间的相似度，使用余弦相似度来衡量电影之间的相关性；接下来，根据用户的偏好和需求，通过加权相似度得分来提高相关电影的推荐优先级；最后，通过筛选和排序，从候选电影中选择出最合适的推荐结果。实验结果表明，该算法能够为用户提供个性化的电影推荐，提高用户的观影体验。
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单位大连东软信息学院
