Keras深度学习实战（31）——构建电影推荐系统

Keras深度学习实战（31）——构建电影推荐系统
Keras深度学习实战（31）——构建电影推荐系统
- 0. 前言
  
  1. 模型与数据集分析
  
  1.1 数据集分析
  
  1.2 模型分析
  
  2. 电影推荐系统
  
  2.1 基于 LSTM 实现电影推荐系统
  
  2.2 考虑用户历史记录
  
  小结
  
  系列链接
0. 前言

推荐系统在用户发现中起主要作用。假设，我们具有数千种不同的产品，每种产品还存在不同的规格、样式等。在这种情况下，对用户进行有关产品的精准推荐将成为增加销量的关键。在本节中，我们将以电影推荐系统为例介绍推荐系统模型构建的方法，从而为用户推荐其真正感兴趣的产品。

1. 模型与数据集分析

在本节中，我们将学习如何根据用户对电影的评分数据库构建电影推荐系统，任务目的是最大限度地提高所推荐电影对用户的相关性。在定义目标时࿰
相关阅读:
Mysql进阶【3】论述Mysql优化
 第5章 - 二阶多智能体系统的协同控制 --＞连续时间系统一致性
 SQL必需掌握的100个重要知识点：使用视图
 Vue----单文件组件
 1.6 计算机网络的性能
 做软件测试是在浪费时间吗，有未来吗？
Python中NumPy的常见用法
 Vue——计算属性（计算属性简介、计算属性和方法的区别:(面试)、关于计算属性函数什么情况下调用、案例）
postgreSql执行状态与锁冲突问题排查
 hook回调函数
原文地址：https://blog.csdn.net/LOVEmy134611/article/details/126702895

Keras深度学习实战（31）——构建电影推荐系统

0. 前言

1. 模型与数据集分析