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百度面试题,该怎么解决

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-04-06  浏览:22次
百度面试题
100部电影,已经有了评分,我评了5部,根据这5部的评分,系统该给我推荐哪一部?
电影没有分类

------解决方案--------------------
这样如何,
以系统中对应五部电影的打分和我的打分为样本,构造函数,拟合出系统分和我打分之间的关系,然后遍历系统分转换为我打分,那部分值高推荐那部
------解决方案--------------------
似乎要用神经网络
------解决方案--------------------
以下是个人观点。
推荐标准:
1、电影名字的相似度。
2、打分高低。
然后自己规划写一个加权算法,得到一个值,同时能反应出这两个标准。
然后根据加权算法得到的这个值进行推荐。
------解决方案--------------------
如果做过标签推荐应该类似,可惜没这方面的经验。
------解决方案--------------------
100 部电影都已评分,自己评了 5 部

系统从生下来的 95 部中推荐一部


假设每部电影的信息(特征)都已知道(先验):综合评分、导演、主要演员(、类型)、上映时间、票房、出品公司 等

根据每部电影的特征得之 100 部电影之间的相似度

假设 5 部电影 ABCDE 的评分分别为:1 2 3 4 5

如果只推荐一部电影:从 95 中选择一部 和 E 相似度最大的,并且自身综合评分较高的一部电影作为待推荐的

如果推荐 n 部电影:考虑的因素有三,待推荐和自己已评 5 部电影的相似度、自己给 5 部各自的评分、待推荐电影的综合评分
如果 有一部电影 X 与 A 的相似度很大,且综合评分很低,则不用考虑
如果 有一部电影 Y 与 A 的相似度很大,但综合评分很高,则也将其推荐
------解决方案--------------------
.......
这个和我的学年论文很像!!!
基于内容的用户兴趣推荐模型研究

文章评论

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