做电影推荐系统需要配置哪些环境
❶ 安装android studio需要配置哪些环境
第一步：安装JKD6并设置变量环境（这一步很重要）
点击安装下载的jdk-6u10-rc2-bin-b32-windows-i586-p-12_sep_2008.exe文件，安装目录就不要更改了，默认的就行了（这个应该简单的）；
安装完成后开始设置环境变量了，这里就要仔细了。右键单击“我的电脑（xp系统）”或“计算机（vista或windows7系统）”，选择“属性”，然后在弹出的窗口点击“系统高级设置”（划横线部分仅适合vista或windows7系统，xp系统无此步骤），然后点击“高级”，再点击“环境变量”，见下图：
然后在下面的“环境变量”中新建变量：
变量名：java_HOME
变量值：C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10
提醒一下，64位系统变量值为：C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10 也就是说变量值就是你所安装的JKD6的安装目录下jdk1.6.0_10文件夹的路径。
然后点击确定。
再新建一个变量：
变量名：CLASSPATH
变量值：C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10\lib\dt.jar;C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10\lib\tools.jar;. 注意最后面有个小点，别忘了。
同上，64位系统变量值为：C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\lib\dt.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\lib\tools.jar;.
然后点击确定。
再找到Path变量，点击编辑，在它的变量值最后面加上;C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10\bin 注意前面有个分号
同上，64位系统在后面加上的应该是: ;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\bin
然后点击确定
全部完成后点击两次确定，就OK了。
然后你运行cmd回车后看看再输入javac回车，出来一堆java命令就表示配置成功了
eclipse全局路径设置
xp:我的电脑-属性-高级-环境变量-系统变量-新建：将所需运行的文件所在路径加进去就可以。
加在patch路径最后面 注意标点符号：%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 什么样的软件安装需要配置环境变量，我怎么样才能知道需不需要安装呢
配置环境变量的作用是让你更好的打开软件，和操作软件，其实如果不配置，进入到软件的安装位置，同样可以打开的，比如一些java的程序都是需要配置环境变量的。
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统主要是由以下的几个部分组合而成的：一部能播放DVD影盘片、VCD影盘片和CD唱片的全兼容型DVD激光影碟机（低档次的配置可以仅使用VCD影碟机），一部具有独立五声道放大电路的带有AM/FM调频调幅接收功能及杜比AC-3解码功能及杜比定向逻辑解码功能的AV功率放大器，一对主声道扬声器箱，一只中置声道扬声器箱，一对后方环绕声道扬声器箱，一台大屏幕的彩色多制式电视接收机。而高级超豪华型配置的家庭影院系统则比上述的配置更为复杂、完整和正规，除了DVD激光影碟机外，往往还配有一台Hi-Fi录象机（以便将DVD影盘片和电视机上的内容转录到VCR录象带上或者播放录制好的VCR节目），一台专门用来播放激光唱片用的CD唱机，一台盒式磁带双卡录音座，一台专门用来接收广播的调频调幅多波段的调谐器，在这样的系统中。
杜比AC-3解码功能及杜比定向逻辑解码功率放大器就要选择纯粹的大功率输出的多声道放大器，主声道的扬声器箱的规格也相应的要高级许多，有时中置声道甚至会使用两个扬声器箱，有的系统中还会增加上超重低音音箱，而做为视频图象的显示部分，则使用了更大屏幕LCD液晶彩色投影机或者是更为高级的CRT三枪式彩色投影机，并且安放和使用这样的豪华超级型家庭影院系统的房间也还要根据声学效果进行专门的设计和装修，在这样的环境中无论是观看DVD/VCR故事节目还是欣赏纯音乐简直都可以说是一种至高无上的享受。
❹ 推荐系统的主要推荐方法
基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象 的特征，学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的相匹配程度。用户的资料模型取决于所用学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。 基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。
基于内容推荐方法的优点是：1）不需要其它用户的数据，没有冷开始问题和稀疏问题。2）能为具有特殊兴趣爱好的用户进行推荐。3）能推荐新的或不是很流行的项目，没有新项目问题。4）通过列出推荐项目的内容特征，可以解释为什么推荐那些项目。5）已有比较好的技术，如关于分类学习方面的技术已相当成熟。
缺点是要求内容能容易抽取成有意义的特征，要求特征内容有良好的结构性，并且用户的口味必须能够用内容特征形式来表达，不能显式地得到其它用户的判断情况。 协同过滤推荐 （Collaborative Filtering Recommendation）技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后 利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。协同过滤最大优 点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。
协同过滤是基于这样的假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此用 户。其基本思想非常易于理解，在日常生活中，我们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。协同过滤正是把这一思想运用到电子商务推荐系统中来，基于其他用 户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。
基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息，如填写一些调查表格等。
和基于内容的过滤方法相比，协同过滤具有如下的优点：1） 能够过滤难以进行机器自动内容分析的信息，如艺术品，音乐等。2） 共享其他人的经验，避免了内容分析的不完全和不精确，并且能够基于一些复杂的，难以表述的概念（如信息质量、个人品味）进行过滤。3） 有推荐新信息的能力。可以发现内容上完全不相似的信息，用户对推荐信息的内容事先是预料不到的。这也是协同过滤和基于内容的过滤一个较大的差别，基于内容的过滤推荐很多都是用户本来就熟悉的内容，而协同过滤可以发现用户潜在的但自己尚未发现的兴趣偏好。4） 能够有效的使用其他相似用户的反馈信息，较少用户的反馈量，加快个性化学习的速度。
虽然协同过滤作为一种典型的推荐技术有其相当的应用，但协同过滤仍有许多的问题需要解决。最典型的问题有稀疏问题（Sparsity）和可扩展问题（Scalability）。 基于关联规则的推荐 （Association Rule-based Recommendation）是以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零 售业中已经得到了成功的应用。管理规则就是在一个交易数据库中统计购买了商品集X的交易中有多大比例的交易同时购买了商品集Y，其直观的意义就是用户在购 买某些商品的时候有多大倾向去购买另外一些商品。比如购买牛奶的同时很多人会同时购买面包。
算法的第一步关联规则的发现最为关键且最耗时，是算法的瓶颈，但可以离线进行。其次，商品名称的同义性问题也是关联规则的一个难点。 由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐（Hybrid Recommendation）经常被采用。研究和应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法 去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。尽管从理论上有很多种推荐组合方法，但在某一具体问题中并不见得都有效，组合推荐一个最重要原则就是通 过组合后要能避免或弥补各自推荐技术的弱点。
在组合方式上，有研究人员提出了七种组合思路：1）加权（Weight）：加权多种推荐技术结果。2）变换（Switch）：根据问题背景和实际情况或要求决定变换采用不同的推荐技术。3）混合（Mixed）：同时采用多种推荐技术给出多种推荐结果为用户提供参考。4）特征组合（Feature combination）：组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用。5）层叠（Cascade）：先用一种推荐技术产生一种粗糙的推荐结果，第二种推荐技术在此推荐结果的基础上进一步作出更精确的推荐。6）特征扩充（Feature augmentation）：一种技术产生附加的特征信息嵌入到另一种推荐技术的特征输入中。7）元级别（Meta-level）：用一种推荐方法产生的模型作为另一种推荐方法的输入。
❺ 系统软硬件环境要求
硬件要求
1. 服务器要求
各局按照预计日均不动产登记业务量来配置服务器，具体如下表所示：
软件运行硬件环境要求有哪些？
软件运行硬件环境要求有哪些？
2. 客户机要求
对客户机不做特殊要求，一般个人PC电脑即可。为了保障系统使用的效率，宜采用内存大于2G的品牌机。
3. 可选配置
系统具备身份证读卡器、高拍仪、扫码枪接口，各地可根据实际情况进行选配。具体型号要求如下：
（1） 高拍仪：USB接口的扫描设备即可（推荐设备：多易拍DS530）
（2） 身份证读卡器：标准身份证读卡器（推荐设备：普天或神思）
（3） 扫码枪：USB接口的扫码枪即可（推荐设备：YOUJIE（2D）YJ4800）
win7系统的硬件环境的要求都有哪些
据微软官方推荐，win7的最低配置要求如下：
处理器：1 GHz 32位或者64位处理器
内存：1 GB 及以上 显卡：支持DirectX 9 128M 及以上（开启AERO效果）
硬盘空间：16G以上（主分区，NTFS格式）
显示器：要求分辨率在1024X768像素及以上（低于该分辨率则无法正常显示部分功能），或可支持触摸技术的显示设备。
针对不同用户的须求而诞生多种版本的win7其中蕴含的强大功能是很多人都已经了解的，目前相信也有不少人正在考虑是否要把电脑更换成该系统。的确，该系统在设计之初就从五个方面作为出发点，而这每一个出发点全部都是站在用户的角度考虑，其诞生之后自然会有更多的人群适应，而且针对不同人的须要官方分别推出了功能不同的版本，其中最强悍的莫过于旗舰版，该版本包括了其它版本所有拥有的功能，简直就是王者之王。
只是对于现在还未安装win7且有想法想要更换的人，也不能盲目安装，毕竟怎样的系统对怎样的电脑环境都有一定的要求，在安装之前务必要了解该系统对环境的须求。以官方发布来说，系统对处理器的最低要求是GHz 32位，也可以是2 GHz 64位。须要注意的是，这里和下面提到的全部都是最低要求，但凡低于这个要求的硬件，都极有可能无法承载该系统的正常运行。
除了处理器之外，内存自然也是电脑之中关键所在，一般版本win7对内存要求：32位最低1个G，64位最低2个G。其次还有硬盘空间——这里指的是纯可用空间，不是硬盘的总体空间，每个硬盘都是有自身程序的，而一般商家出售时候标注的空间是总空间，但是系统要求是纯可用空间。对硬盘的要求是：32位最低要求是16个G，64位最低要求是20个G。
❻ 电影推荐系统包括什么功能
电影推荐系统功能包括票房统计，评分推荐，电影类型推荐。
项目流程：首先获取用户id，删除用户之前存在的推荐结果，装载样本评分数据（不同用户对不同电影的评分数据：userid、 movieid、rating、timestamp ）。然后装载电影信息数据（从movieinfo表中取出movieid、moviename、typelist）。
注：样本评分数据和电影信息数据以.dat文件的形式被传入HDFS中。
将样本评分数据切分成3部分，60%用于训练（训练集）、20%用于校验(校验集)、20%用于测试（测试集）
训练不同参数下的模型，并在校验集中校验，找出最佳模型。
设置参数（隐语义因子的个数、ALS的正则化参数、迭代次数），将设置的参数和训练集作为参数传入到spark MLlib库的ALS（）函数中，得到推荐模型，调整参数会得到多个不同的模型。
校验方法：
将校验集装入模型中，得到用户对电影的预测评分，计算预测评分和实际评分的均方根误差，找出多个模型中均方根误差最小的模型作为最佳模型。
用最佳模型预测测试集的评分，并计算预测评分和实际评分的均方根误差，改进最佳模型。
用最佳模型预测某用户对电影信息数据集中的所有电影的评分，选出评分最高的前十部电影。将推荐结果存入数据库recommendresult表中
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版权声明：本文为CSDN博主“塞奈”的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44459219/article/details/118416465
❼ 学IT的，写了一个电影推荐系统，但是为什么评分预测值大于五
全文以“预测电影评分”例子展开
r(i,j)=0则表明user_j没有对movie_i 没有评分，
推荐系统要做的就是通过预测user_j对这些movie {i|r(i,j)=0}的评分来给user_j 推荐其可能会喜欢的电影<预测评分较高的movie>
=======================================二、基于内容的推荐=======================================
对每个movie_i引入特征x(i)=(x1, x2)，这种特征可能表明user对movie类型的偏好：浪漫or动作等
对于每个user引入一个参数theta，然后对评分矩阵的每列(对应一个user)做线性回归，数据是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some j all i}
像机器学习一样，x(i)添加个1变量x(i)=(1, x1, x2)
那么对于未评分的movie_t，我们可以使用线性回归训练的参数theta与对应特征x(t)做内积来得到其预测评分
对每个用户都训练一个参数theta_j，优化模型如下：
优化算法：注意正则项是不约束x(i)=(1, x1, x2)中1对应的参数theta的第一项theta0，所以k=0与k=1,2分别对待
=======================================三、协同过滤=======================================
现在换个角度：如果知道theta for all user j，如何来预测x(i) = (x1, x2) all i
仍然可以使用线性回归，为训练每个x(i)，需要评分矩阵的第i行数据{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1，for some i all j}
theta_j = (0, theta1, theta2) ；theta1=5说明user_j喜欢romance类movie， theta2=5说明user_j喜欢action类movie，只能有一个等于5哦，
我觉得也可以是：theta_j = (0, 4, 1) ；喜欢romance 4 action 1.
对应的优化：
协同过滤：交替优化theta与x
=========================================四、协同过滤算法=======================================
优化：
优化：注意去掉了theta和x的添加项
=========================================五、实现细节补充=======================================
实现细节：
如果有user没有对任何电影评分或者所有评分的电影都是0分，那么所学习到的参数是零向量，
则预测都是0值，这是不合理的。通过 将评分矩阵减去其行均值再进行线性回归来“避免”这种情况
=========================================六、一点思考==========================================
协同过滤那块，同时优化theta、x，这样得到的theta、x还有特定的意义<比如：x是否还表征对影视类型的喜爱与否>没有？
回归中，在x数据上不添加1-feature是不是因为后来引入的平均值化；如果不是，那会对结果有什么影响？
用x-feature来表征一个movie，x-feature的各分量的可解释性；应该会有一部分user应为演员的缘故有一些"偏爱"。
这里，讲的"基于内容的推荐"与"协同过滤"跟以前对这两个词的认识/所指内容不同，查清楚、搞明白。
这周还会再更一篇关于此节课的算法实现，会对上述部分问题做出回答。
❽ 什么类型的软件需要环境配置
一般是类似/usr/bin/ 或者/bin/目录，没有什么限制，规律的话一般就是为了将一些程序设置成系统命令使用的
例如我装了eclipse,我可以解压到任意目录，我可以将eclipse的主程序所在的目录设置成环境变量，这样我敲eclipse就可以打开程序了，也可以做软连接
这样可以么？
❾ tomcat需要配置哪些环境变量
我的电脑--->属性--->高级系统设置----->环境变量---->
新建{
变量名: CATALINA_BASE
值: D:\tomcat
｝
新建｛
名称： CATALINA_TMPDIR
值：D:\tomcat\temp
｝
变量名： CATALINA_HOME
值： D:\tomcat
｝
编辑 path:
在变量值最后追加{
D:\tomcat\bin
}
点击确定.
现在,tomcat7.0.2要运行的环境变量已经配置好了.然后启动tomcat
❿ 顶级电影院都有哪些配置和功能
顶级影院其实可以参考现在国内的一些五星级影院，放映设备不用说了吧，一流的放映设备是最重要的，2K数字放映机，real-d的3D放映系统，美国主流的音响设备和巨大的增益银幕，放映厅要多厅并且要大，座椅要舒适，具有良好的通风系统。如果有条件建一套IMAX系统就更好了。另外环境方面我觉得要宽敞舒适，票房要多柜台以便于缓解排队购票，要有大型电子显示屏显示当天场次信息。要有能容纳多人的休息区域，咖啡厅等购买食品的地方。在影院大厅休息区域应该有大型的显示屏播放预告片和影院优惠活动信息。也应该具有售卖影片周边商品的地方。装修也需要讲究，地毯这些东西就不用多说了吧？其实我感觉国内虽然豪华影院硬件设施很好，但是最重要的一点却都丢失了，那就是服务，对待观众要尊重和蔼热心，要善于接纳观众的意见和建议，这才是关键。