基于内容的电影推荐系统，使用AJAX进行情感分析
基于内容的推荐系统可以推荐与用户喜欢的电影相似的电影，并分析用户对该电影的评论中的情感。
通过TMDB的API获取电影的详细信息（标题、类型、时长、评分、海报等），https://www.themoviedb.org/documentation/api，并通过电影在API中的IMDB ID，我使用beautifulsoup4进行了网络爬取，获取用户在IMDB网站上的评论，并对这些评论进行了情感分析。
Fuboo_MovieRecommendationApp
我开发了一款名为“Fuboo”的类似电影流媒体应用，支持所有语言的电影。但与该应用不同的是，我在“The Movie Cinema”中使用了TMDB的推荐引擎。
架构
用户研究
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使用的算法
相似度得分
它如何决定哪个项目与用户喜欢的项目最相似？这里就涉及到相似度得分。
这是一个介于零和一之间的数值，有助于在一到零的尺度上确定两个项目有多相似。这个相似度得分是通过衡量两个项目文本详细信息之间的相似度得到的。因此，相似度得分是衡量两个项目给定文本详细信息之间相似度的度量。这可以通过余弦相似度来实现。
余弦相似度如何工作？
余弦相似度是一种度量标准，用于衡量文档的相似程度，而不考虑它们的长度。在数学上，它衡量的是在多维空间中投影的两个向量之间的角度的余弦。余弦相似度的优势在于，即使两个相似的文档在欧几里得距离上相距较远（由于文档的长度），它们在方向上仍然可能更接近。角度越小，余弦相似度越高。
更多关于余弦相似度：理解余弦相似度的数学原理
基于朴素贝叶斯算法的情感分析
朴素贝叶斯分类器是一系列基于贝叶斯定理的分类算法。它不是单一算法，而是一个算法家族，所有这些算法都遵循一个共同的原则，即被分类的每一对特征都相互独立。
更多关于朴素贝叶斯分类器：理解朴素贝叶斯分类器
