基于随机森林回归算法的电影评分预测模型

• 作者: 陆君之
• 来源期刊: 江苏通信
• 关键词: 电影评分 机器学习 随机森林回归
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 大数据、云计算、网信安全与其他新技术——创新与发展
• 页码范围: 75-78
• 页数: 4页
• 字数: 4100字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9513.2018.01.028

摘要

为了能够更好的对尚未上映的电影进行客观评分,供观众进行参考和向观众推荐高质量电影,以豆瓣电影网的数据作为研究对象,从电影的导演、编剧、主演、类型、国家地区等5个维度构建电影的特征向量,基于Spark MLlib机器学习框架,通过随机森林回归算法构建电影评分预测模型.最后,在真实的电影数据集上进行验证,结果表明本模型预测评分确定系数达到0.75,可以有效地预测出电影的评分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆君之		2	2	1.0	1.0