复古卷推荐 大部分在19世纪为电影建立推荐。 背景 我们建立了一个基于内容的推荐引擎。 我们使用余弦相似度指数来确定电影之间的相似度并推荐它们。 方法 以下方法用于构建推荐系统: 以关键字为特征。 电影标题作为功能。 使用NLP作为功能来生成我们自己的关键字。 结合2和3以获得两者的最佳效果。 涉及的流程: 数据采集​​解析深度嵌套的JSON文件 数据预处理标准化JSON文件,使数据可用。 特征工程使用上述方法进行上述特征选择。 模型构建对于每种方法,我们确定余弦相似性指数并训练我们的模型。 模型比较将结果与每个模型进行比较。 资源