摘要
随着互联网和流媒体技术的快速发展，人们可以获得的海量影视资源日益增多，如何从海量影视作品中找到符合用户兴趣和需求的影片成为一大难题。
基于Python的影视推荐系统利用Python强大的数据处理能力和丰富的机器学习库，能够分析用户的观影历史、评分记录以及个人偏好等信息，为用户提供个性化的影视推荐服务，进而解决信息过载问题，提升用户体验。
本文首先介绍了影视推荐系统的概念、研究背景和意义，并对推荐系统算法类型、Python数据分析与处理技术进行了综述；其次，对国内外影视推荐系统的研究现状进行了分析，阐述了基于内容的推荐、协同过滤推荐以及混合推荐等主要研究方法的优缺点，并探讨了深度学习、知识图谱等新兴技术在影视推荐系统中的应用；最后，总结了影视推荐系统面临的挑战，并展望了其未来的发展趋势。
关键词：影视推荐系统；Python；推荐算法；协同过滤；深度学习
近年来，随着互联网技术的飞速发展和流媒体平台的普及，人们可以方便地获取海量的影视资源。
然而，面对种类繁多的影视作品，用户常常感到无所适从，难以找到符合自身兴趣和需求的影片。
为了解决信息过载问题，提升用户体验，影视推荐系统应运而生。
影视推荐系统是一种信息过滤系统，其目标是根据用户的历史行为、兴趣偏好以及个人信息等，预测用户对特定影视作品的评分或喜好程度，并将用户可能感兴趣的影片推荐给用户。
推荐系统通过个性化的推荐服务，能够帮助用户节省时间和精力，发现新的影视作品，提高用户对平台的满意度和忠诚度。
Python作为一种功能强大、易于使用且拥有丰富第三方库的编程语言，在数据分析、机器学习等领域应用广泛。
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