【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是涉及一种基于大数据的影视内容优化推荐方法。
技术介绍
1、随着互联网和数字媒体技术的快速发展，影视内容的海量增长给用户带来了前所未有的选择。然而，用户面临的问题之一是如何在众多内容中找到符合自己兴趣和偏好的影视作品。为了解决这一问题，协同过滤算法被广泛应用于影视作品推荐系统中。 在协同过滤算法对用户进行影视作品推荐时，通常是通过用户与用户的相似度以及视频与视频之间的相似度进行相似判断从而进行推荐的。
2、在对用户通过协同算法进行相似度计算时，由于不同用户的喜好以及行为习惯不同，用户对于不同类型的视频的反馈敏感度是不同的，这就导致在通过用户的反馈数据进行推荐时，用户的反馈数据难以反映用户真实的喜好，从而导致推荐结果可能与用户的喜好相反，推荐结果较差。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提供了一种基于大数据的影视内容优化推荐方法，能够根据不同的用户具有不同的评分偏好和标准的特点，对用户进行评分偏好和评分敏感度指标的计算，结合到用户之间相似度计算之中...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，获取各个用户观看的所有视频的评分反馈数据，进一步包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，根据所述评分反馈数据中各个用户对视频的评分差异和评分分布，分别确定每个用户对视频的用户评分差异度和用户评分均匀度，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，所述每个用户对视频的用户评分差异度的计算公式为：
5.根据权利要求3所述的基...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，获取各个用户观看的所有视频的评分反馈数据，进一步包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，根据所述评分反馈数据中各个用户对视频的评分差异和评分分布，分别确定每个用户对视频的用户评分差异度和用户评分均匀度，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，所述每个用户对视频的用户评分差异度的计算公式为：
5.根据权利要求3所述的基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，所述每个用户对视频的用户评分均匀度的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的影视内容优化推荐方法，其特征在于，根据每个用户对视频的用户评分均匀度，确定每个用户的整体评分分布偏好，...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯旭珉，王鑫，王福华，
申请(专利权)人：德州华源生态科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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