Netflix电影和电视节目推荐系统

项目背景

Netflix是全球最受欢迎的在线流媒体平台之一，拥有大量电影和电视节目，吸引了来自世界各地的观众。根据维基百科的数据，截止到2020年，Netflix的净资产达到了27.61亿美元。为了更好地为其用户提供个性化的体验，Netflix一直在不断改进其推荐系统。本项目基于Kaggle的Netflix数据集和IMDb数据集，旨在构建一个高效的Netflix推荐系统。

项目目标

本项目的主要目标是通过分析Netflix、IMDb和Books数据，建立一个推荐系统，能够根据用户的兴趣和喜好，为他们推荐最合适的电影和电视节目。

项目应用

推荐系统在娱乐行业中具有广泛的应用，包括但不限于以下方面：

• 提高用户满意度：通过为用户提供个性化的推荐，提高他们的观看体验，增加用户留存率。
• 增加平台收入：推荐系统可以帮助平台提高用户观看时间，从而增加广告收入或订阅费收入。
• 促进内容发现：推荐系统可以帮助用户发现他们可能会喜欢但尚未注意到的内容。

数据集

Netflix数据集特征：

1. show_id：电影或电视节目的唯一标识符。
2. type：内容类型，可以是”电影”或”电视节目”。
3. title：电影或电视节目的标题。
4. director：导演的姓名。
5. cast：主要演员和演员表。
6. country：制作电影或电视节目的国家/地区。
7. date_added：内容添加到Netflix的日期。
8. release_year：电影或电视节目的发布年份。
9. rating：电影或电视节目的评级。
10. duration：电影或电视节目的持续时间。
11. listed_in：电影或电视节目所属的类别。
12. description：电影或电视节目的描述。

IMDb数据集特征（imdb movie）：

1. imdb_title_id：IMDb的电影唯一标识符。
2. title：电影的标题。
3. original_title：原始电影标题。
4. year：电影的年份。
5. date_published：电影的发布日期。
6. genre：电影的类型/类别。
7. duration：电影的持续时间。
8. country：电影制作的国家/地区。
9. language：电影的语言。
10. director：电影的导演。
11. writer：电影的编剧。
12. production_company：电影的制作公司。
13. actors：电影的演员表。
14. description：电影的描述。

IMDb数据集特征（imdb rating）：

这部分包含了关于电影的评分和投票信息。

以上特征将用于构建推荐系统，根据用户的历史观看和评分行为，以及电影和电视节目的详细信息，为用户提供个性化的推荐建议。通过综合考虑这些特征，我们可以为用户提供更符合其兴趣和偏好的内容建议，提高他们的观看体验。

项目方法

项目的主要方法包括以下步骤：

1. 数据导入与清洗：导入Netflix、IMDb和Books数据集，处理缺失值和重复项，确保数据的一致性和质量。
2. 数据可视化：使用Matplotlib、Seaborn、WordCloud和Plotly等工具进行数据可视化，以更好地理解数据。
3. 自然语言处理（NLP）：将文本数据（如电影描述、评级等）转化为可用于推荐的特征。
4. 构建推荐系统：使用TF-IDF（术语频率-逆文档频率）和余弦相似度等技术构建推荐系统。
5. 模型评估：评估推荐系统的性能，并测试其在一些著名Netflix电视节目和电影上的表现。

代码实现

代码与数据集下载