基于随机森林理论的电影评分预测

摘要：

电影评分是电影质量的一个直观反映,对未上映的电影评分进行预测是非常重要的.文章在电影本身属性的基础上,定义所有特征量化方式,同时利用电影相似度新增相似电影评分属性,结果表明,加入该因子之后,模型的均方误差降低了35.3％.在此基础上,使用选择性随机森林优化算法对电影评分进行预测,模型的均方误差为0.1025,预测较准确.

关键词：相似电影评分;特征量化;随机森林;电影评分预测

所属期刊栏目：5

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目

在线出版日期：2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：83-85,92