做電影推薦系統需要配置哪些環境

❶ 安裝android studio需要配置哪些環境

第一步：安裝JKD6並設置變數環境（這一步很重要）
點擊安裝下載的jdk-6u10-rc2-bin-b32-windows-i586-p-12_sep_2008.exe文件，安裝目錄就不要更改了，默認的就行了（這個應該簡單的）；
安裝完成後開始設置環境變數了，這里就要仔細了。右鍵單擊「我的電腦（xp系統）」或「計算機（vista或windows7系統）」，選擇「屬性」，然後在彈出的窗口點擊「系統高級設置」（劃橫線部分僅適合vista或windows7系統，xp系統無此步驟），然後點擊「高級」，再點擊「環境變數」，見下圖：

然後在下面的「環境變數」中新建變數：
變數名：java_HOME
變數值：C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10
提醒一下，64位系統變數值為：C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10 也就是說變數值就是你所安裝的JKD6的安裝目錄下jdk1.6.0_10文件夾的路徑。
然後點擊確定。
再新建一個變數：
變數名：CLASSPATH
變數值：C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10\lib\dt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10\lib\tools.jar;. 注意最後面有個小點，別忘了。
同上，64位系統變數值為：C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\lib\dt.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\lib\tools.jar;.
然後點擊確定。
再找到Path變數，點擊編輯，在它的變數值最後面加上;C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10\bin 注意前面有個分號
同上，64位系統在後面加上的應該是: ;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\bin
然後點擊確定
全部完成後點擊兩次確定，就OK了。
然後你運行cmd回車後看看再輸入javac回車，出來一堆java命令就表示配置成功了

eclipse全局路徑設置

xp:我的電腦-屬性-高級-環境變數-系統變數-新建：將所需運行的文件所在路徑加進去就可以。
加在patch路徑最後面 注意標點符號：%SystemRoot%\system32;%SystemRoot%;%SystemRoot%\System32\Wbem;%SYSTEMROOT%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Program Files (x86)\Intel\OpenCL SDK\2.0\bin\x86;C:\Program Files (x86)\Intel\OpenCL SDK\2.0\bin\x64;%JAVA_HOME%\bin;D:\Program Files\adt\sdk\platform-tools;D:\Program Files\adt\eclipse;

❷ 什麼樣的軟體安裝需要配置環境變數，我怎麼樣才能知道需不需要安裝呢

配置環境變數的作用是讓你更好的打開軟體，和操作軟體，其實如果不配置，進入到軟體的安裝位置，同樣可以打開的，比如一些java的程序都是需要配置環境變數的。

❸ 家庭影院需要哪些配置

一般而言，一套普通的家庭影院系統主要是由以下的幾個部分組合而成的：一部能播放DVD影碟片、VCD影碟片和CD唱片的全兼容型DVD激光影碟機（低檔次的配置可以僅使用VCD影碟機），一部具有獨立五聲道放大電路的帶有AM/FM調頻調幅接收功能及杜比AC-3解碼功能及杜比定向邏輯解碼功能的AV功率放大器，一對主聲道揚聲器箱，一隻中置聲道揚聲器箱，一對後方環繞聲道揚聲器箱，一台大屏幕的彩色多制式電視接收機。而高級超豪華型配置的家庭影院系統則比上述的配置更為復雜、完整和正規，除了DVD激光影碟機外，往往還配有一台Hi-Fi錄象機（以便將DVD影碟片和電視機上的內容轉錄到VCR錄象帶上或者播放錄制好的VCR節目），一台專門用來播放激光唱片用的CD唱機，一台盒式磁帶雙卡錄音座，一台專門用來接收廣播的調頻調幅多波段的調諧器，在這樣的系統中。

杜比AC-3解碼功能及杜比定向邏輯解碼功率放大器就要選擇純粹的大功率輸出的多聲道放大器，主聲道的揚聲器箱的規格也相應的要高級許多，有時中置聲道甚至會使用兩個揚聲器箱，有的系統中還會增加上超重低音音箱，而做為視頻圖象的顯示部分，則使用了更大屏幕LCD液晶彩色投影機或者是更為高級的CRT三槍式彩色投影機，並且安放和使用這樣的豪華超級型家庭影院系統的房間也還要根據聲學效果進行專門的設計和裝修，在這樣的環境中無論是觀看DVD/VCR故事節目還是欣賞純音樂簡直都可以說是一種至高無上的享受。

❹ 推薦系統的主要推薦方法

基於內容的推薦（Content-based Recommendation）是信息過濾技術的延續與發展，它是建立在項目的內容信息上作出推薦的，而不需要依據用戶對項目的評價意見，更多地需要用機 器學習的方法從關於內容的特徵描述的事例中得到用戶的興趣資料。在基於內容的推薦系統中，項目或對象是通過相關的特徵的屬性來定義，系統基於用戶評價對象 的特徵，學慣用戶的興趣，考察用戶資料與待預測項目的相匹配程度。用戶的資料模型取決於所用學習方法，常用的有決策樹、神經網路和基於向量的表示方法等。 基於內容的用戶資料是需要有用戶的歷史數據，用戶資料模型可能隨著用戶的偏好改變而發生變化。
基於內容推薦方法的優點是：1）不需要其它用戶的數據，沒有冷開始問題和稀疏問題。2）能為具有特殊興趣愛好的用戶進行推薦。3）能推薦新的或不是很流行的項目，沒有新項目問題。4）通過列出推薦項目的內容特徵，可以解釋為什麼推薦那些項目。5）已有比較好的技術，如關於分類學習方面的技術已相當成熟。
缺點是要求內容能容易抽取成有意義的特徵，要求特徵內容有良好的結構性，並且用戶的口味必須能夠用內容特徵形式來表達，不能顯式地得到其它用戶的判斷情況。 協同過濾推薦 （Collaborative Filtering Recommendation）技術是推薦系統中應用最早和最為成功的技術之一。它一般採用最近鄰技術，利用用戶的歷史喜好信息計算用戶之間的距離，然後 利用目標用戶的最近鄰居用戶對商品評價的加權評價值來預測目標用戶對特定商品的喜好程度，系統從而根據這一喜好程度來對目標用戶進行推薦。協同過濾最大優 點是對推薦對象沒有特殊的要求，能處理非結構化的復雜對象，如音樂、電影。
協同過濾是基於這樣的假設：為一用戶找到他真正感興趣的內容的好方法是首先找到與此用戶有相似興趣的其他用戶，然後將他們感興趣的內容推薦給此用 戶。其基本思想非常易於理解，在日常生活中，我們往往會利用好朋友的推薦來進行一些選擇。協同過濾正是把這一思想運用到電子商務推薦系統中來，基於其他用 戶對某一內容的評價來向目標用戶進行推薦。
基於協同過濾的推薦系統可以說是從用戶的角度來進行相應推薦的，而且是自動的即用戶獲得的推薦是系統從購買模式或瀏覽行為等隱式獲得的，不需要用戶努力地找到適合自己興趣的推薦信息，如填寫一些調查表格等。
和基於內容的過濾方法相比，協同過濾具有如下的優點：1） 能夠過濾難以進行機器自動內容分析的信息，如藝術品，音樂等。2） 共享其他人的經驗，避免了內容分析的不完全和不精確，並且能夠基於一些復雜的，難以表述的概念（如信息質量、個人品味）進行過濾。3） 有推薦新信息的能力。可以發現內容上完全不相似的信息，用戶對推薦信息的內容事先是預料不到的。這也是協同過濾和基於內容的過濾一個較大的差別，基於內容的過濾推薦很多都是用戶本來就熟悉的內容，而協同過濾可以發現用戶潛在的但自己尚未發現的興趣偏好。4） 能夠有效的使用其他相似用戶的反饋信息，較少用戶的反饋量，加快個性化學習的速度。
雖然協同過濾作為一種典型的推薦技術有其相當的應用，但協同過濾仍有許多的問題需要解決。最典型的問題有稀疏問題（Sparsity）和可擴展問題（Scalability）。 基於關聯規則的推薦 （Association Rule-based Recommendation）是以關聯規則為基礎，把已購商品作為規則頭，規則體為推薦對象。關聯規則挖掘可以發現不同商品在銷售過程中的相關性，在零 售業中已經得到了成功的應用。管理規則就是在一個交易資料庫中統計購買了商品集X的交易中有多大比例的交易同時購買了商品集Y，其直觀的意義就是用戶在購 買某些商品的時候有多大傾向去購買另外一些商品。比如購買牛奶的同時很多人會同時購買麵包。
演算法的第一步關聯規則的發現最為關鍵且最耗時，是演算法的瓶頸，但可以離線進行。其次，商品名稱的同義性問題也是關聯規則的一個難點。 由於各種推薦方法都有優缺點，所以在實際中，組合推薦（Hybrid Recommendation）經常被採用。研究和應用最多的是內容推薦和協同過濾推薦的組合。最簡單的做法就是分別用基於內容的方法和協同過濾推薦方法 去產生一個推薦預測結果，然後用某方法組合其結果。盡管從理論上有很多種推薦組合方法，但在某一具體問題中並不見得都有效，組合推薦一個最重要原則就是通 過組合後要能避免或彌補各自推薦技術的弱點。
在組合方式上，有研究人員提出了七種組合思路：1）加權（Weight）：加權多種推薦技術結果。2）變換（Switch）：根據問題背景和實際情況或要求決定變換採用不同的推薦技術。3）混合（Mixed）：同時採用多種推薦技術給出多種推薦結果為用戶提供參考。4）特徵組合（Feature combination）：組合來自不同推薦數據源的特徵被另一種推薦演算法所採用。5）層疊（Cascade）：先用一種推薦技術產生一種粗糙的推薦結果，第二種推薦技術在此推薦結果的基礎上進一步作出更精確的推薦。6）特徵擴充（Feature augmentation）：一種技術產生附加的特徵信息嵌入到另一種推薦技術的特徵輸入中。7）元級別（Meta-level）：用一種推薦方法產生的模型作為另一種推薦方法的輸入。

❺ 系統軟硬體環境要求

硬體要求
1. 伺服器要求
各局按照預計日均不動產登記業務量來配置伺服器，具體如下表所示：
軟體運行硬體環境要求有哪些？
軟體運行硬體環境要求有哪些？
2. 客戶機要求
對客戶機不做特殊要求，一般個人PC電腦即可。為了保障系統使用的效率，宜採用內存大於2G的品牌機。
3. 可選配置
系統具備身份證讀卡器、高拍儀、掃碼槍介面，各地可根據實際情況進行選配。具體型號要求如下：
（1） 高拍儀：USB介面的掃描設備即可（推薦設備：多易拍DS530）
（2） 身份證讀卡器：標准身份證讀卡器（推薦設備：普天或神思）
（3） 掃碼槍：USB介面的掃碼槍即可（推薦設備：YOUJIE（2D）YJ4800）
win7系統的硬體環境的要求都有哪些
據微軟官方推薦，win7的最低配置要求如下：
處理器：1 GHz 32位或者64位處理器
內存：1 GB 及以上 顯卡：支持DirectX 9 128M 及以上（開啟AERO效果）
硬碟空間：16G以上（主分區，NTFS格式）
顯示器：要求解析度在1024X768像素及以上（低於該解析度則無法正常顯示部分功能），或可支持觸摸技術的顯示設備。
針對不同用戶的須求而誕生多種版本的win7其中蘊含的強大功能是很多人都已經了解的，目前相信也有不少人正在考慮是否要把電腦更換成該系統。的確，該系統在設計之初就從五個方面作為出發點，而這每一個出發點全部都是站在用戶的角度考慮，其誕生之後自然會有更多的人群適應，而且針對不同人的須要官方分別推出了功能不同的版本，其中最強悍的莫過於旗艦版，該版本包括了其它版本所有擁有的功能，簡直就是王者之王。
只是對於現在還未安裝win7且有想法想要更換的人，也不能盲目安裝，畢竟怎樣的系統對怎樣的電腦環境都有一定的要求，在安裝之前務必要了解該系統對環境的須求。以官方發布來說，系統對處理器的最低要求是GHz 32位，也可以是2 GHz 64位。須要注意的是，這里和下面提到的全部都是最低要求，但凡低於這個要求的硬體，都極有可能無法承載該系統的正常運行。
除了處理器之外，內存自然也是電腦之中關鍵所在，一般版本win7對內存要求：32位最低1個G，64位最低2個G。其次還有硬碟空間——這里指的是純可用空間，不是硬碟的總體空間，每個硬碟都是有自身程序的，而一般商家出售時候標注的空間是總空間，但是系統要求是純可用空間。對硬碟的要求是：32位最低要求是16個G，64位最低要求是20個G。

❻ 電影推薦系統包括什麼功能

電影推薦系統功能包括票房統計，評分推薦，電影類型推薦。

項目流程：首先獲取用戶id，刪除用戶之前存在的推薦結果，裝載樣本評分數據（不同用戶對不同電影的評分數據：userid、 movieid、rating、timestamp ）。然後裝載電影信息數據（從movieinfo表中取出movieid、moviename、typelist）。

註：樣本評分數據和電影信息數據以.dat文件的形式被傳入HDFS中。

將樣本評分數據切分成3部分，60%用於訓練（訓練集）、20%用於校驗(校驗集)、20%用於測試（測試集）

訓練不同參數下的模型，並在校驗集中校驗，找出最佳模型。

設置參數（隱語義因子的個數、ALS的正則化參數、迭代次數），將設置的參數和訓練集作為參數傳入到spark MLlib庫的ALS（）函數中，得到推薦模型，調整參數會得到多個不同的模型。

校驗方法：

將校驗集裝入模型中，得到用戶對電影的預測評分，計算預測評分和實際評分的均方根誤差，找出多個模型中均方根誤差最小的模型作為最佳模型。

用最佳模型預測測試集的評分，並計算預測評分和實際評分的均方根誤差，改進最佳模型。

用最佳模型預測某用戶對電影信息數據集中的所有電影的評分，選出評分最高的前十部電影。將推薦結果存入資料庫recommendresult表中

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版權聲明：本文為CSDN博主「塞奈」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_44459219/article/details/118416465

❼ 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。

❽ 什麼類型的軟體需要環境配置

一般是類似/usr/bin/ 或者/bin/目錄，沒有什麼限制，規律的話一般就是為了將一些程序設置成系統命令使用的
例如我裝了eclipse,我可以解壓到任意目錄，我可以將eclipse的主程序所在的目錄設置成環境變數，這樣我敲eclipse就可以打開程序了，也可以做軟連接
這樣可以么？

❾ tomcat需要配置哪些環境變數

我的電腦--->屬性--->高級系統設置----->環境變數---->
新建{
變數名: CATALINA_BASE
值: D:\tomcat
｝

新建｛
名稱： CATALINA_TMPDIR
值：D:\tomcat\temp
｝

變數名： CATALINA_HOME
值： D:\tomcat
｝
編輯 path:
在變數值最後追加{
D:\tomcat\bin
}
點擊確定.
現在,tomcat7.0.2要運行的環境變數已經配置好了.然後啟動tomcat

❿ 頂級電影院都有哪些配置和功能

頂級影院其實可以參考現在國內的一些五星級影院，放映設備不用說了吧，一流的放映設備是最重要的，2K數字放映機，real-d的3D放映系統，美國主流的音響設備和巨大的增益銀幕，放映廳要多廳並且要大，座椅要舒適，具有良好的通風系統。如果有條件建一套IMAX系統就更好了。另外環境方面我覺得要寬敞舒適，票房要多櫃台以便於緩解排隊購票，要有大型電子顯示屏顯示當天場次信息。要有能容納多人的休息區域，咖啡廳等購買食品的地方。在影院大廳休息區域應該有大型的顯示屏播放預告片和影院優惠活動信息。也應該具有售賣影片周邊商品的地方。裝修也需要講究，地毯這些東西就不用多說了吧？其實我感覺國內雖然豪華影院硬體設施很好，但是最重要的一點卻都丟失了，那就是服務，對待觀眾要尊重和藹熱心，要善於接納觀眾的意見和建議，這才是關鍵。