电视剧推荐系统的设计

Question

想做个电视剧推荐系统，上面是主要的两张表。
我的想法 是用基于用户的协同过滤算法，用户对哪部电视剧评分了就加入表，然后算目标用户与其他用户的相关系数。
想用Java实现，电视剧表中存储了3000行数据。
想问一下，假如用户数量多且对很多部电视剧评分过，需要让目标用户逐一计算相关系数吗，这个实时计算好还是存入表中。
没啥好思路，求指点。

Answer 1

对于基于用户的协同过滤推荐算法，需要计算目标用户和其他用户之间的相似度，通常使用皮尔逊相关系数或余弦相似度等方法进行计算。如果用户数量多且对很多部电视剧评分过，那么对于每一个目标用户，都需要计算其与其他用户之间的相关系数，这个计算量可能比较大，且实时计算的性能也会受到影响。

一种常见的解决方案是将计算结果存入表中，这样可以避免重复计算，同时可以提高推荐系统的性能。具体实现时，可以使用一个用户相似度矩阵来存储每对用户之间的相似度，其中矩阵的行和列分别表示用户的ID，矩阵中的每个元素表示对应两个用户之间的相似度。

当有新用户加入系统时，可以计算该用户与其他所有用户之间的相似度，并将计算结果存入用户相似度矩阵中；当需要为某个用户进行推荐时，可以从用户相似度矩阵中获取与该用户相似度最高的K个用户，然后根据这些用户的历史评分数据来进行电视剧推荐。

对于电视剧表中的3000行数据，如果使用基于用户的协同过滤推荐算法，可以先将用户评分数据存入表中，然后通过批量计算的方式来计算用户之间的相似度，并将计算结果存入用户相似度矩阵中。这样可以避免实时计算用户相似度的性能问题。

至于具体的实现方法，可以使用Java中的矩阵运算库（如Apache Commons Math）来实现用户相似度矩阵的计算和存储。同时，还需要设计合适的数据结构来存储用户评分数据和电视剧信息，以便进行电视剧推荐。