动漫推荐系统设计与实现
成员
- 陈雨馨(3120190981)
- 温名阳(3220190892)
- 李恩(3220190822)
问题描述
1、问题背景及分析
动漫产业作为文化产业的一种,满足了人们的视觉需求,各国文化通过动漫形式得以体现,反映了不同国家和地区不同的文化背景,,日美两国动漫产业的发展已经形成了成熟的产业链,一些优秀的动漫作品开始登上大银幕的舞台,从舞台剧到动画电影,动漫产业已经逐渐摆脱了过去小众化的局面,被越来越多的人所熟知和接受。为了方便用户对动漫选择性的观看,设计一个基于用户体验打分的动漫推荐系统非常有必要,一个好的动漫推荐系统不仅可以很好地为用户推荐喜欢类似的动漫,提升用户体验,而且作为一个功能嵌入到视频软件中还能极大的丰富软件的功能。
2、问题描述
2.1 数据准备
本次设计数据库用的是kaggle中Anime recommendation based,该数据库,该库包含两个CSV文件,Anime.csv中包含了近几年来动漫的名字,体裁,打分,社区人数等信息,Rating.csv文件中包含用户(id)对于看过的动漫作品打分。
2.2 准备采用的方法或模型使用
已经学习的数据挖掘方法对数据集进行清洗处理,对数据进行可视化分析,之后使用聚类等方法对动漫按用户喜好进行分类,通过使用Mahout中一些API对数据进行挖掘
2.3 预期的挖掘结果
推荐系统实现的功能如下:
- 从群集的特征中提取推荐的动漫。 按用户动漫评分历史细分用户。
- 对用户(id)进行动漫推荐
项目评估
采用查准率(precision),召回率(recall)对算法进行评估。
项目分工
- 陈雨馨:数据处理系统设计,文档编写
- 温名阳:数据处理系统设计,文档编写
- 李恩:数据分析可视化,参数调优,文档编写