人工智能学习记录_电影推荐系统设计及实现(四)
        【摘要】 第四章 系统部署实施站点用户的电影推荐推荐的模型                                                用户推荐信息模型结果的评估信息 模型发布测试输入用户ID后点击“Request-Response”进行测试可以看到所推荐的电影名称输入电影上线年份和电影类型实现在在用户之前推荐生成列表中(Top250)重新筛选出新的结果电影类型的电影推荐推荐的模型模...
    
    
    
    第四章 系统部署实施
站点用户的电影推荐
推荐的模型
                                               
用户推荐信息

模型结果的评估信息

模型发布测试


输入用户ID后点击“Request-Response”进行测试可以看到所推荐的电影名称

输入电影上线年份和电影类型实现在在用户之前推荐生成列表中(Top250)重新筛选出新的结果

电影类型的电影推荐
推荐的模型

模型发布测试

输入电影年份和电影的类型



验证测试登录一个电影网站、按照同样的规则查看搜索

发现排名在第一位、都是同一部电影、说明推荐系统的运行效果还是可以的。
电影名称的电影推荐
推荐的模型


模型发布测试

输入一个电影的名称

使用IMDB 来验证下推荐的结果


重新输入一个新名称

此时测试发现所推荐的结果在IMDB中只排行第六、而不是第一。

推荐系统在整个生命周期过程是需要不断的完善改善的
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