free movie online

โครงการแนะนำภาพยนตร์

หลายทศวรรษต่อมาภาพยนตร์ครอบครัวที่ดีที่สุดเรื่องหนึ่งที่เคยมีมา ภาพยนตร์ Muppet เรื่องแรกมีเพลงที่ยอดเยี่ยมและปืนสองสามตัว การทดลองนี้แสดงให้เห็นถึงการใช้โมดูลผู้แนะนำ Matchbox เพื่อฝึกเอ็นจิ้นผู้แนะนำภาพยนตร์


และจำได้ไหมว่าเหตุผลที่เราทำเช่นนั้นเป็นเพราะพวกเขากลายเป็นสิ่งที่ยอดเยี่ยมเสมอ (ยุคก่อนหลังโลก)? เป็นโรคอมตลกแบบฮา ๆ ที่วิลสมิ ธ เป็นผู้ดำเนินการที่ราบรื่นซึ่งช่วยให้ผู้ชายที่โชคร้ายได้จีบผู้หญิงที่พวกเขารัก แต่กลับยุ่งเหยิงในชีวิตรักของเขาเอง ฉันจะส่งคืนรายชื่อภาพยนตร์ที่ผู้ใช้ให้คะแนนแล้วเพื่อประโยชน์ในการเปรียบเทียบ ในโพสต์นี้ฉันจะพูดถึงเวอร์ชันพื้นฐานของการแยกตัวประกอบเมทริกซ์อันดับต่ำสำหรับคำแนะนำและนำไปใช้กับชุดข้อมูลที่มีการจัดอันดับภาพยนตร์ 1 ล้านเรื่องจากโครงการ MovieLens ชุดข้อมูล MovieLens รวบรวมโดย GroupLens Research ที่มหาวิทยาลัยมินนิโซตา ตอนนี้เพียงพอแล้วกับแอปแนะนำภาพยนตร์และซีรีส์ทางทีวีและตอนนี้เรามาดูแอปที่ให้คุณค้นหาและจัดการภาพยนตร์ของคุณออกเป็นสองประเภทที่รับชมและรับชม สิ่งนี้อาจดูเหมือนเป็นเรื่องเล็กน้อย แต่สำหรับบางคนมันสำคัญมากดูหนังออนไลน์
มีตัวกรองที่แตกต่างกันมากมายเพื่อจัดเรียงรายการภาพยนตร์ที่แนะนำ คุณยังสามารถค้นหาภาพยนตร์ที่คล้ายกันได้โดยคลิกหรือค้นหาภาพยนตร์เรื่องใดก็ได้ “คอลเล็กชัน” ของ Yaun เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการ จำกัด ตัวเลือกให้แคบลงเช่นกันโดยมีธีมเช่น “ภาพยนตร์เดินทางบนท้องถนน” หรือ “โจรปล้นธนาคาร” แน่นอนคุณจะพบบางสิ่งบางอย่างในเว็บไซต์นี้ หากคุณรู้สึกว่าตัวเองตกต่ำในชีวิตและมีเพียงพอแล้วคุณควรดูภาพยนตร์เรื่องนี้ ฉันรู้ว่ามันอาจจะดูงี่เง่าที่ฉันใส่หนังอย่าง Space Jam ในรายการนี้ แต่จุดที่ชนะของหนังคือความเรียบง่ายจริงๆ ผลักดันค่านิยมของความมุ่งมั่นความพากเพียร / ไม่ยอมแพ้การทำงานหนักความเชื่อมั่นในตนเองและมิตรภาพดูการ์ตูน
ฉันต้องการวิธีการที่สามารถได้มาซึ่งรสนิยมและความพึงพอใจของเวกเตอร์จากข้อมูลดิบ ตัวอย่างเช่นถ้าฉันเคยฟังเพลง Red Hot Chili Peppers สิบเพลงและคุณเคยฟังเพลง Red Hot Chili Peppers 10 เพลงที่แตกต่างกันเมทริกซ์การดำเนินการของผู้ใช้ดิบจะไม่มีการทับซ้อนกัน ในทางคณิตศาสตร์ผลคูณดอทของเวกเตอร์การกระทำของเราจะเป็น 0
เราจะพัฒนาตัวกรองการทำงานร่วมกันตามรายการ ในตอนท้ายของบทช่วยสอนนี้คุณจะได้รับประสบการณ์ในการนำทักษะ R, Data Science และ Machine learning ไปใช้ในโครงการในชีวิตจริง เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว Netflix ได้เปิดตัว Rebecca ที่ดัดแปลงใหม่ เป็นภาพยนตร์ชั้นดีที่มีความโดดเด่นเมื่อเทียบกับการดัดแปลงต้นฉบับจาก Alfred Hitchcock ซึ่งวิสัยทัศน์ของเรื่องราวคือการแสดงสยองขวัญที่เหมือนฝันดูหนังไทย
คีย์หลักในที่นี้คือ movieId ซึ่งมีอยู่ทั่วไปในไฟล์ข้อมูลทั้งสอง คีย์นี้ทำให้สามารถเข้าร่วมไฟล์ทั้งสองนี้ได้ ระบบแนะนำตามความนิยมเมื่อปรับแต่งตามความต้องการผู้ชมและความต้องการทางธุรกิจจะกลายเป็นระบบแนะนำแบบผสมผสาน มีการเพิ่มตรรกะเพิ่มเติมเพื่อรวมการปรับแต่งตามความต้องการของธุรกิจ ระบบคำแนะนำมีความสำคัญมากขึ้นในโลกที่วุ่นวายมากในปัจจุบัน ผู้คนมักจะมีเวลาสั้น ๆ กับงานมากมายที่พวกเขาต้องทำให้สำเร็จใน 24 ชั่วโมงที่ จำกัด ดังนั้นระบบคำแนะนำจึงมีความสำคัญเนื่องจากช่วยให้พวกเขาตัดสินใจเลือกได้อย่างถูกต้องโดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรด้านความรู้ความเข้าใจ
บอนด์ต้องเอาชนะผู้ก่อการร้ายที่ให้เงินสนับสนุนนายธนาคารส่วนตัวในเกมโป๊กเกอร์เดิมพันสูงที่ Casino Royale ประเทศมอนเตเนโกร ด้วยความช่วยเหลือของยาลึกลับที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงความสามารถทางสมองของเขาได้ 100% นักเขียนที่ดิ้นรนจะกลายเป็นพ่อมดทางการเงิน แต่มันก็ทำให้เขาอยู่ในโลกใหม่ที่มีอันตรายมากมาย


เราฝังทั้งผู้ใช้และภาพยนตร์ในเวกเตอร์ 50 มิติ ขั้นแรกต้องดำเนินการก่อนการประมวลผลบางอย่างเพื่อเข้ารหัสผู้ใช้และภาพยนตร์เป็นดัชนีจำนวนเต็ม แบบจำลองจะค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด 50 คน

และเลือกการจัดอันดับที่ผู้ใช้เหล่านี้ให้ไว้สำหรับภาพยนตร์เรื่อง 302 ค่าเฉลี่ยของการให้คะแนนเหล่านี้คือคะแนนที่คาดการณ์ไว้ซึ่งผู้ใช้ 196 อาจให้กับภาพยนตร์ ที่นี่เราจะเห็นว่าทั้ง A และ B มีภาพยนตร์ทั่วไปสองเรื่องและทั้งสองได้ให้คะแนนภาพยนตร์เหล่านี้ในลักษณะที่คล้ายคลึงกัน ดังนั้นจึงสามารถสันนิษฐานได้ว่าผู้ใช้ทั้งสองรายนี้มีลักษณะที่คล้ายคลึงกันและต้องการดูภาพยนตร์ที่คล้ายกันซึ่งกันและกัน
“Train_sparse_matrix” คือการแสดงเมทริกซ์แบบกระจัดกระจายของกรอบข้อมูล train_data โปรดทราบว่าเราต้องดำเนินการตามขั้นตอนข้างต้นสำหรับข้อมูลการทดสอบด้วย คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่า YouTube แนะนำเนื้อหาอย่างไรหรือ Facebook แนะนำเพื่อนใหม่ให้คุณอย่างไร บางทีคุณอาจสังเกตเห็นคำแนะนำที่คล้ายกันกับการเชื่อมต่อ LinkedIn หรือวิธีที่ Amazon แนะนำผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันให้คุณในขณะที่คุณกำลังเรียกดู คำแนะนำทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้จากการใช้ระบบผู้แนะนำ
ความคล้ายคลึงกันนี้คำนวณจากข้อมูลที่เรามีเกี่ยวกับรายการตลอดจนค่ากำหนดในอดีตของผู้ใช้ ทุกคนชื่นชอบภาพยนตร์โดยไม่คำนึงถึงอายุเพศเชื้อชาติสีผิวหรือตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ เราทุกคนเชื่อมต่อถึงกันผ่านสื่อที่น่าทึ่งนี้ สิ่งที่น่าสนใจที่สุดg คือความจริงที่ว่าการเลือกและการผสมผสานของเรามีเอกลักษณ์เฉพาะในแง่ของความชอบของภาพยนตร์

About the Author

Related Posts