用于电影类型预测的一项多项概率模型
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2016-03-28 v1 机器学习
摘要
本文提出一种基于多项概率模型的电影类型预测方法。据我们所知，该问题在推荐系统领域尚未被解决。电影类型的预测具有许多实际应用，包括补充专家给出的条目类别，以及向用户推荐时提供惊喜效应。我们采用多项事件模型来估计给定类型下电影的可能性，并采用贝叶斯规则来评估给定电影时类型的后验概率。基于 MovieLens 数据集的实验验证了我们的方法。仅使用全集的 15% 进行训练，我们便达到了 70% 的预测率。
引用
@article{arxiv.1603.07849,
title = {A multinomial probabilistic model for movie genre predictions},
author = {Eric Makita and Artem Lenskiy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.07849},
year = {2016}
}
备注
5 pages, 4 figures, 8th International Conference on Machine Learning and Computing, Hong Kong