電影評論系統

① 有沒有評價電影訂票系統的數學建模

只能給出一下思路參考： 如果是我做這個建模的話，應該從所有數據中探索出是否有回同統計意義上的顯著答特徵，其次應用這些特徵簡歷logistic回歸模型或者決策樹模型，或者就是分群； 再或者就是一個簡單的，行為分析；量化描述欺詐行為；。

② 為什麼很多人喜歡在豆瓣上看電影

近年來豆瓣已經成為了一個電影推薦評論和分析為一體的平台，很多人在看電影之前都會在豆瓣上尋找電影，從而再進行觀看，為什麼很多人會喜歡在豆瓣上看電影，在我看來主要有以下三個原因：第一個是專業人士多，分析理解評論非常的深刻。第2個是有更多前言最新的電影資源。有非常專業的評分等級能夠很好的分析電影。

在豆瓣上存在著非常多的專業人士，他們會對某一部電影進行分析，去更加深刻的挖掘電影本身的內涵，無論是從技法，質量和內容上都能夠全面的分析到位，這是其他的網站所做不到的。並且因為集中有很多的人願意去分享自己的體悟和感言，能夠及百家之長，吸收到更多更好的電影感悟。

③ 為什麼豆瓣電影,寫短評後,刷新,評論人數沒有變,也看不到自己的評論

豆瓣電影有一套自己的評分、短評處理系統。
出現這種情況的很大原因是把專你的評論默認為水軍屬評論（即來自於機器人的評論）而不顯示。

有可能是因為你的賬戶特別新，比如新注冊的，或者評論的電影數量不夠多。
解決這個問題的辦法是：當你繼續使用一段時間這個賬戶後，多多給別的電影打分、寫評論，系統就會被默認為活躍的「老賬戶」，你之前和之後的評論就不至於被隱藏了。
多用用就好了，別老用新賬戶。

④ php電影點評管理系統的好處

1. 可以及時得到用戶對電影的評價，方便日後的拍片。
2. 分析觀眾的觀影愛好，引進用戶感興趣的影片。
3. 讓用戶有參與感，有互動的溝通交流可以增加用戶的粘性。

⑤ 我是個站長，公眾號對接電影系統，對網站有傷害嗎，大家喜歡對接嗎

不對接，對接會帶來流量，但是負面影響也很大

⑥ 對於經常看電影的,電腦系統哪個好用

其實個人覺得蘋果系統很好，美漂亮！其他選擇的話，用win10或者win8，是一種新風格！不知道你現在是用的哪個系統！如果不想換系統，那可安裝一個主題。換各種喜歡的風格！

⑦ 迅雷電影資源里的「清晰度」是自評還是系統評

呵呵~~是系統的評價,一般都是以格式來定的!RMVB的內容大,比較清晰!RM的就比較小,且不大清晰!看你的要求吧!想快點就能看到就用RM的,想清晰就用RMVB的!

⑧ 你認為電影評級系統優點和缺點是什麼

每個人都有缺點和優點，一般有明顯缺點的人，就有明顯的優點，而沒有明顯缺點的人，通常也沒有明顯的優點。比如瞎子的聽力比一般人敏感，前不久電影《暗算》里的阿丙就是，而聾子的眼睛也比正常的人敏銳。所以說，很多時候缺點里孕育著優點，而優點里隱含著缺點。現實中最常見的例子：長相有點丑的女孩子，通常脾氣性格特別好，而長得漂亮點的女孩子，通常脾氣很大，當然這不是絕對，但是至少成反比。為什麼會這樣呢？因為一個女孩子當她的長相被先天決定了長的不太好看，如果她在加上脾氣不好，性格不好，等等原因，那從小到大，很多男同學，男性朋友會對她避而遠之，因為你一點優點都沒有別人為什麼還和你做朋友啊。而長相漂亮點的女孩子，因為這個原因很多男生，男士就會主動的和她交往，這樣一來，她就覺得自己有了點資本，很多人都是主動和她交往，不知不覺中尾巴就翹起來，漸漸養出了脾氣。當然美女有脾氣，還是有人會遷就，所以美女再脾氣不好，再清高傲慢，還是有男人會接近她（某些不爭氣的為下身活著的男人）。BS一下這樣的男人！所以缺點和優點是夾雜在一起的，甚至有的我們還說不清楚到底是缺點還是優點：喝酒？有女人說這是男人的優點，覺得這樣的男人有男人味，也有人說這是缺點，花錢還對身體不好。再說廣了，一個人沉穩，就沒有沖勁，一個人太執著，就不懂得變通，一個人太本分，就不懂得投機，等等一些。所以你說缺點也罷說優點也罷，還是看每個人的想法觀念，你認為對的，這就是對的，你認為錯的，這就是錯的。愛一個人也一樣，既然愛他的優點，就得包容他的缺點，也許在某些特定的時候，他的缺點實際是優點，就看你怎麼理解了。我的口號是：愛一個人，就接受他的全部，不關是優點還是缺點！如果誰企圖在戀愛或者以後的婚姻中改變某個人，培養他的優點，除去他的缺點，無疑，最終你會很疲憊傷心，甚至導致兩人感情破裂。一個成年了的人，他會改變的東西早就改變了，他不會改變的東西，也許一輩子都不會改變。很多時候人的性格和優缺點是與生懼來的

⑨ 學IT的，寫了一個電影推薦系統，但是為什麼評分預測值大於五

全文以「預測電影評分」例子展開

r(i,j)=0則表明user_j沒有對movie_i 沒有評分，

推薦系統要做的就是通過預測user_j對這些movie {i|r(i,j)=0}的評分來給user_j 推薦其可能會喜歡的電影<預測評分較高的movie>

=======================================二、基於內容的推薦=======================================

對每個movie_i引入特徵x(i)=(x1, x2)，這種特徵可能表明user對movie類型的偏好：浪漫or動作等

對於每個user引入一個參數theta，然後對評分矩陣的每列(對應一個user)做線性回歸，數據是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some j all i}

像機器學習一樣，x(i)添加個1變數x(i)=(1, x1, x2)

那麼對於未評分的movie_t，我們可以使用線性回歸訓練的參數theta與對應特徵x(t)做內積來得到其預測評分

對每個用戶都訓練一個參數theta_j，優化模型如下：

優化演算法：注意正則項是不約束x(i)=(1, x1, x2)中1對應的參數theta的第一項theta0，所以k=0與k=1,2分別對待

=======================================三、協同過濾=======================================

現在換個角度：如果知道theta for all user j，如何來預測x(i) = (x1, x2) all i

仍然可以使用線性回歸，為訓練每個x(i)，需要評分矩陣的第i行數據{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some i all j}

theta_j = (0, theta1, theta2) ；theta1=5說明user_j喜歡romance類movie， theta2=5說明user_j喜歡action類movie，只能有一個等於5哦，

我覺得也可以是：theta_j = (0, 4, 1) ；喜歡romance 4 action 1.

對應的優化：

協同過濾：交替優化theta與x

=========================================四、協同過濾演算法=======================================

優化：

優化：注意去掉了theta和x的添加項

=========================================五、實現細節補充=======================================

實現細節：

如果有user沒有對任何電影評分或者所有評分的電影都是0分，那麼所學習到的參數是零向量，

則預測都是0值，這是不合理的。通過 將評分矩陣減去其行均值再進行線性回歸來「避免」這種情況

=========================================六、一點思考==========================================

協同過濾那塊，同時優化theta、x，這樣得到的theta、x還有特定的意義<比如：x是否還表徵對影視類型的喜愛與否>沒有？

回歸中，在x數據上不添加1-feature是不是因為後來引入的平均值化；如果不是，那會對結果有什麼影響？

用x-feature來表徵一個movie，x-feature的各分量的可解釋性；應該會有一部分user應為演員的緣故有一些"偏愛"。

這里，講的"基於內容的推薦"與"協同過濾"跟以前對這兩個詞的認識/所指內容不同，查清楚、搞明白。

這周還會再更一篇關於此節課的演算法實現，會對上述部分問題做出回答。

⑩ 現在用什麼程序做電影網站好

雷風影視系統asp版 v1.0.7 帶採集

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雷風影視系統asp版(1.0.7帶採集)

1.修正批量刪除評論錯誤
2.修正雙地址評論無法顯示錯誤
3.修改播放頁地址參數
4.增加影片數量標簽和今日更新影片數量標簽 使用方法看論壇的標簽說明
5.增加自定義採集功能
http://down.cnzz.cn/info/44388.aspx

57oo CMS 電影整站系統 v1.0 Bulid 081215
主要有以下功能

01.網站地圖系統
02.廣告管理系統
03.AJAX留言本系統
04.智能影片報錯系統
05.模板管理系統
06.友情鏈接系統
07.網頁生成系統
08.數據管理系統
09.官方數據採集系統
10.影片評論系統
11.自定義採集系統

主要升級了：
1，使用靜態模式情況下,分類頁面分頁鏈接不正確的問題

http://down.cnzz.cn/info/44304.aspx