基于apriori算法的电影影讯推荐系统的设计和实现开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

在信息时代的今天,数据库技术在各行业中应用广泛,但伴随着数据量的不断增长,传统的数据库检索与查询操作己不能满足各个企业和机构的需求。

此外,这些庞大的数据,往往都是存储在各种设备中,随之而来的不是大量的知识,而是巨大的存储压力。

这对从事电影行业的公司而言也同样重要,数据难产,变现能力差,导致产出的电影卖座率不容乐观。

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2. 国内外研究现状分析

1.国外研究概况:基于Apriori的数据挖掘算法被广泛应用于各个领域,如电子商务社交网络、图书推荐、电影推荐等。

相应地在电影行业,国外也已经日趋形成了几个比较著名的推荐系统:Jinni、IMDB、 Cinematch、Movielens" 、Nanocrowdl、RottenTomatoesf ;其中(1)Jnni可以依据电影的情节、时长、发生地点、所获奖项、关键字等一系列参数进行搜索,功能比较完善。

Jinni 所采用的检索工具叫作Movie Genome。

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3. 研究的基本内容与计划

基于apriori算法的电影影讯推荐系统的设计和实现的研究内容有以下方面: (1)登陆模块:未登录界面显示当前网站热门电影,但若用户想要获得个性化服务,必须登录,若没有账号,需要注册账号,登录界面有管理员和普通用户选项(2)热门影片模块:刚注册,系统会为用户推荐当前热门电影,而老用户会根据用户过去的评分等相关记录生成个性化界面,界面菜单栏包括我的收藏,我的评分记录,最近浏览功能(3)为你推荐模块:该模块实现对新注册用户推荐排行榜前几名的电影,为老用户推荐其可能感兴趣的影片(4)核心页面展示模块:用户进入系统之后,系统首先判断当前用户是否是登录的状态,如果是,则判断是否是第一次注册登录到系统,是则为其展示最近热播电影,否则生成个性化界面。

而菜单栏需要有登录,查询电影,各种类型电影的快速检索分区,而搜索栏旁边要有设置一个好评排行榜的按钮,用户进入以后就会显示当前最火热的内容,此内容与用户个人喜好无关,完全按照大众口味排序。

(5)不再关注模块,对于用户不喜爱的内容,用户可以自行点击个性化界面里的拉黑按钮设置以后不再关注此内容的功能,如果以后又想关注,可以进入拉黑界面里导出所有不喜欢的内容,有选择进行删除,以便后续显示相关内容。

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4. 研究创新点

影讯推荐系统具有的特色是将Apriori算法用到电影推荐上,从大量电影打分数据中找到可用于电影推荐的关联规则。

借助Apriori算法寻找数据中的频繁项集。

且在基于经典算法的基础上做出针对经典Apriori算法的改进,其中包括扫描次数、空间复杂度、 时问复杂度等。

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