算法：为您可能喜欢的电影制作推荐

Question

我需要帮助设计一种算法来推荐电影。

系统中的每个用户都会以1-100之间的分数对电影进行评分。

表包括：

Table Movies
ID    Name    Year    Rating    Runtime

Table Con_MoviesToGenres
MovieID    GenreID

Table Con_MovieToUser
MovieID    UserID    Grade

我正在尝试构建一个SELECT查询，以便为特定电影返回5个推荐最多的电影。

请记住，我想以某种方式融合，类似的流派，最高等级和电影评级（因此你想要推荐一部评级为PG的电影的R级电影，除非在其他所有方面都推荐它）。此外，如果电影匹配多个类型，它将增加其推荐比率。

奖励：如果用户为电影提供低等级 - ＆gt;它会失去推荐率。

更新的 我的意思是一个用户和一个标题。每当用户进入“电影页面”时 - 他将获得他可能喜欢的其他电影的推荐。

Answer 1

你迟到the contest结束了。

但它很有趣。

你将不得不研究一些奇特的数学（哦，我喜欢这一切）

1. 线性代数
2. 统计
3. 人工智能
4. 图论

文章：

1. Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms（1424次引用）
2. TANGENT: A Novel, “Surprise-me”, Recommendation Algorithm
3. What is a Good Recommendation Algorithm? - HackerNews
4. Tony Phillips' Take on Math in the Media
5. We Recommend a Singular Value Decomposition
6. Netflix prize tribute: Recommendation algorithm in Python
7. Studying Recommendation Algorithms by Graph Analysis

Answer 2

如果用户A和用户B共看过10部电影，并且他们的评分之间存在高度正相关（暗示他们对电影有相似的看法），那么你可以拍一部用户B给予的高电影评级并推荐给用户A.

要做这样的事情，也许你可以预先计算一个额外的表，它将用户X和用户Y映射到他们共同看到的电影数量和Pearson的评级之间的相关性

当用户要求推荐时，您可以使用此表来查找高度相关的用户，然后推荐他已经看到并喜欢此人没有的内容

如果用户没有足够的普通用户与其他人共同使用，您可以退回到推荐用户尚未看到的评分最高的电影

Answer 3

这必须在原子级别上完成：一次计算一个标题或用户的推荐。

您无法在SQL查询中使用所有细节。必须要做的就是真实的代码。

Answer 4

可能与SQL无关，但如果你喜欢python，那么在一本名为Collective Intelligence

的书中就这个主题有一些教程。

Answer 5

您可能想查看NetFlix比赛。找到一篇关于它的文章here。至少可以给你一些好主意......