在数字娱乐时代，经常使用各种平台来寻找和观看视频内容，比如YouTube、Aha、Hotstar、Netflix、Amazon Prime Video、Zee5、Sony Liv等。这些平台通过推荐系统，根据兴趣和观看历史，为推荐视频或电影。推荐系统通过分析观看过的视频或电影的类型、演员、导演、音乐导演等信息，为提供个性化的视频推荐。
推荐系统是一种根据用户偏好和观看历史过滤视频或电影，并为用户提供推荐的工具。本文将介绍如何构建一个推荐系统，并探讨其工作原理。
在进一步处理之前，需要一个数据集来工作。可以从这里下载电影数据集，该数据集包含两个CSV文件：一个是演员和工作人员信息，另一个是电影信息。这些文件包含电影预算、类型、主页、ID、关键词、原始语言、原标题、概述、受欢迎程度、制作公司、制作国家、上映日期、收入、运行时间、语言、状态、标语、标题、投票平均值、投票计数等列。
将使用Python 3.x、Pandas 1.2.4和Scikit-learn 0.24.1来构建推荐系统。安装这些库的命令如下：
pip install pandas scikit-learn
以下是安装包后使用的代码：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from ast import literal_eval
通常有三种类型的推荐系统：
将逐一了解这些类型。
在这种过滤中，无论用户的兴趣如何，推荐都是相同的。例如，OTT平台上的热门电影排行榜对每个用户来说都是一样的。