推荐经典电影（精选8篇）
推荐经典电影 篇1
爱情类：主演：
《我的野蛮女友》（韩）车太贤、全智贤 《假如爱有天意》（韩）孙艺珍、赵寅成 《我脑海中的橡皮擦》（韩）孙艺珍、郑雨盛 《雏菊》（韩）全智贤、郑雨盛
《比悲伤更悲伤的故事》（韩）权相宇、李宝英 《触不到的恋人》（韩）全智贤、李政宰 《你是我的命运》（韩）黄政民、全度妍 《八月照相馆》（韩）韩石圭、沈银河
这些是韩国最好的爱情电影，不要小看一个国家的影坛的力量，豆瓣评分都在7以上，同时韩国的情感类电影也是全世界拍的最好的，几乎是公认的，认真看，看完一个你就会想看第二个了...《搜索》（中）高圆圆、赵又廷
《I DO》（中）孙红雷、李冰冰、段奕宏 《独自等待》（中）夏雨、龚蓓苾、李冰冰 《北京遇上西雅图》（中）吴秀波、汤唯 《心花路放》（中）徐峥、袁泉、黄渤 《非诚勿扰》（中）葛优、舒淇
《单身男女》（中）吴彦祖、古天乐、高圆圆 《爱有来生》（中）俞飞鸿、段奕宏
国产就这些能看的吧，其中《独自等待》堪称神作，好看，当然还有几个我没看过的不错的就没写，国产的爱情类电影真是不敢恭维，不是歧视，是赤裸裸的看不起...，其他的都不要看了，浪费时间知道是什么意思吗？
亲友情类：
《七号房的礼物》（韩）柳承龙、朴信惠 《素媛》（韩）薛景求、严智媛
《阳光姐妹淘》（韩）沈恩京闵孝琳 《熔炉》（韩）孔侑郑有美金智英金贤秀 《爱》（韩）俞承豪童孝熙
《结婚礼服》（韩）宋允儿金香奇 《母亲》（韩）金惠子秦久
《娘家母亲》（韩）金海淑朴真熙 《南方大作战》（韩）金允石、吴妍秀 《少年菀得》（韩）金允石、刘亚仁 《快乐人生》（韩）张根硕、金允石
《长寿商会》（韩）朴根滢、尹茹贞、赵镇雄 《曾是超人的男子》（韩）黄政民、全智贤 《隧道》（韩）河正宇
我说韩国情感类电影最好决不是我只钟爱韩影，我开始也是只看国产和部分美产的电影，《我的野蛮女友》这部韩影是我看的第一部韩国电影，然后很喜欢全智贤和车太贤，于是去看他们演过的电影，结果一发不可收拾，回头来，再看国产剧情类电影时，简直没法看，差距不是一点点，这跟一个国家的民族文化和人民性格是有关的，韩国擅长刻画情感
《我们俩》（中）宫哲、金雅琴 《钢的琴》（中）王千源、秦海璐 《有话好好说》（中）李保田、姜文 《跟踪孔令学》（中）范伟、马伊琍 《无底洞》（中）沙溢、瞿颖
《一个勺子》（中）陈建斌、蒋勤勤 《我是你爸爸》（中）冯小刚、叶京 《斗牛》（中）黄渤、闫妮
《我们天上见》（中）蒋雯丽、刘烨
《阳光灿烂的日子》（中）夏雨、宁静、陶虹、耿乐 《桃姐》（中）刘德华、叶德娴 《失孤》（中）刘德华、井柏然 《海洋天堂》（中）李连杰、文章 《天堂回信》（中）石晨、李丁
《最疼我的那个人去了》（中）斯琴高娃、黄素珍 《活着》（中）巩俐、葛优 《变脸》（中）朱旭、周任莹 《站台》（中）王宏伟、赵涛
《孙子从美国来》（中）罗京民、于佳明 《驴得水》（中）
中国好的剧情类电影绝不止这些，但这是我想到的最好的，其中《追踪孔令学》还达不到非常好的要求，但是它是围绕学生与老师的故事展开的，《有话好好说》是经典，《钢的琴》社会底层的感动，《我们天上见》是一部不出名的小众电影，回忆自己的姥爷，很不错，《阳光灿烂的日子》被很多人说是有关一代人的记忆，是国产剧情类神作，去看看吧，《桃姐》从制作到主演到剧情到演技没有瑕疵而又感动的一部电影，我推荐的电影中有很多都是叫不上名字的演员出演的，但是不要小看主演，看电影只与电影有关，与明星无关。
综合剧情类：主演：
《边境风云》（中）孙红雷、王珞丹 《烈日灼心》（中）邓超、段奕宏、郭涛 《万箭穿心》（中）颜丙燕、焦刚 《李米的猜想》（中）周迅、邓超 《疯狂的石头》（中）郭涛、黄渤 《无人区》（中）黄渤、徐峥 《盲井》（中）王双宝、王宝强 《保持通话》（中）古天乐、刘烨 《解救吾先生》（中）刘德华、王千源 《神探》（中）刘青云、安志杰
《西风烈》（中）段奕宏、倪大红、吴镇宇 《无间道123》（中）刘德华、梁朝伟 《意外》（中）古天乐、任贤齐 《证人》（中）张家辉、谢霆锋 《线人》（中）张家辉、谢霆锋 《门徒》（中）刘德华、吴彦祖
《窃听风云123》（中）刘青云、古天乐、吴彦祖 《暗战1》（中）刘德华、刘青云
《黑金》（中）梁家辉、刘德华 《见龙卸甲》（中）刘德华、安志杰 《绣春刀》（中）张震、王千源
《一代宗师》（中）梁朝伟、张震、章子怡 《投名状》（中）李连杰、金城武、刘德华 《伤城》（中）梁朝伟、金城武、徐静蕾
《英雄》（中）梁朝伟、张曼玉、章子怡、李连杰 《新警察故事》（中）成龙、吴彦祖 《宝贝计划》（中）成龙、古天乐
《男儿本色》（中）谢霆锋、余文乐、房祖名 《盲探》（中）刘德华、郑秀文 《游龙戏凤》（中）刘德华、郑秀文 《全职杀手》（中）刘德华、林熙蕾
《夺宝联盟》（中韩）全智贤、李政宰、任达华 《我的唐朝兄弟》（中）胡军、姜武 《爱情呼叫转移》（中）徐峥
《窈窕绅士》（中）孙红雷、林熙蕾 《听风者》（中）梁朝伟、周迅
《风声》（中）周迅、王志文、张涵予 《东邪西毒》（中）梁朝伟、张国荣 《暴疯语》（中）刘青云、黄晓明 《暗花》（中）刘青云、梁朝伟
《扫毒》（中）李青云、古天乐、张家辉 《毒战》（中）孙红雷、古天乐
《杀破狼12》（中）甄子丹、洪金宝、古天乐 《叶问12》（中）甄子丹
《唐人街探案》（中）王宝强、刘昊然
这类电影质量就有些参差不齐了，但是都是成功的商业片，有知名度有明星有话题，思想性不高，但是这些质量还都过得去，不是所谓的烂片，看这种电影不会累
《恐怖直播》（韩）河正宇
《金福南杀人事件始末》（韩）徐英姬、池成媛 《杀人回忆》（韩）宋康昊、金相庆 《追击者》（韩）河正宇、金允石 《黄海》（韩）河正宇、金允石
《共同警备区》（韩）宋康昊、李英爱 《密阳》（韩）全度妍、宋康昊 《开心鬼上身》（韩）车太贤
《非常主播》（韩）车太贤、朴宝英 《隐秘而伟大》（韩）金秀贤、李玹雨
韩国电影有一个特点就是温情的电影就极其温情、细腻、感动人，而动作的或者犯罪的就极其反映现实，极其真实，让人看了会震撼会害怕，没有花枪全是实料
《肖申克的救赎》（美）《楚门的世界》（美）金凯瑞 《七宗罪》（美）
《荒野求生》（美）莱昂纳多 《猫鼠游戏》（美）莱昂纳多 《阿甘正传》（美）
《盗梦空间》（美）莱昂纳多 《星际穿越》（美）《后天》（美）《2012》（美）
《普罗米修斯》（美）《独立日》（美）
《了不起的盖茨比》（美）莱昂纳多 《海上钢琴师》（美）
《忠犬八公的故事》（美）
《当幸福来敲门》（美）威尔史密斯 《触不可及》（美）
《搏击俱乐部》（美）布拉德皮特 《飞越疯人院》（美）《我是传奇》（美）威尔史密斯 《新抢钱夫妇》（美）金凯瑞 《人生遥控器》（美）
《预见未来》（美）尼古拉斯凯奇 《战争之王》（美）尼古拉斯凯奇
《不要回头》（法）苏菲玛索、莫妮卡贝鲁奇 《特工绍特》（美）安吉丽娜朱莉 《移魂女郎》（美）薇诺娜·赖德 《换子疑云》（美）安吉丽娜朱莉
《史密斯夫妇》（美）布拉德皮特、安吉丽娜朱莉
欧美国电影经典太多，我也是力有不逮，在我看过的电影里这些是最优秀的，其中以前十七部最为好看，也是公认的经典，其他的也是很不错的电影，没有一部是烂片
喜剧类：主演：
《甲方乙方》（中）葛优 《大腕》（中）葛优、关之琳 《人在囧途》（中）徐峥、王宝强
《人再囧途之泰囧》（中）徐峥、王宝强、黄渤 《人再囧途之港囧》（中）徐峥、赵薇 《夜店》（中）徐峥
《三傻大闹宝莱坞》（印）阿米尔汗
《东成西就》（中）张国荣、梁朝伟、梁家辉 《搞定岳父大人》（中）徐峥
《瘦身男女》（中）刘德华、郑秀文 《大话王》（美）
《我滴个神啊》（美）阿米尔汗 《开心家族》（韩）车太贤 《你丫闭嘴》（美）
《夏洛特烦恼》（中）沈腾、马丽 《一念天堂》（中）沈腾、马丽
关于喜剧类经典不多，再过滤了周星驰的，国内的基本上就不多了，欧美的喜剧电影看得很少，所以不好推荐，剩下的那些再去其糟粕取其精华基本就剩这些了，这十六部喜剧电影不会浪费你的时间，看了不会很快忘记，还是很不错的
经典烧脑类： 《禁闭岛》（美）
《彗星来的那一夜》（美）《消失的爱人》（美）《催眠大师》（中）《致命ID》（美）《恐怖游轮》（美）《死亡幻觉》（美）《哭声》（韩）
《搏击俱乐部》（美）
《蝴蝶效应》（美）《记忆碎片》（美）《万能钥匙》（美）《第六感》（美）《12猴子》（美）《致命魔术》（美）
以上所有电影没有一部是烂片，不能说介是经典，但是都是观赏性很好的，其中的很多经典更是很有思想性，电影不只是消遣的工具，应该说绝不是，好的电影会影响你的世界观，人生观，也会是你学到和懂得很多东西，最难得的是它会让你思考很多东西，让你的生命里多一些感动，多一些悲伤，多一些快乐，多一些思考，多一些认识，而且电影里是简单的干净的情绪释放空间，你可以肆无忌惮的打开你的脑洞释放你的思绪，它也是一种精神食粮，当然这都是建立在看一部好的电影基础上的，除开综合类里的部分国产商业片是观赏性电影外，其他的都是有一些内涵的，也都是好电影
是否看一部电影千万不要根据电影的名字去估计电影的质量，也不要从电影的年份去评判电影的好坏，这是经验，电影不分年份，《肖申克的救赎》1994年上映但是迄今为止他是公认的最好看的电影，决定一部电影好坏的是它的剧情、思想、演员演技、和导演功底，与其他因素无关
推荐经典电影 篇2
在淘宝购物时,当点击一件商品后,会在网页上出现很多同类商品的图片,还会附加“看过该件商品的人还看过些什么”,这是一种很有效的营销方式。这样的推荐方式也可以用到其它地方,比如美国超市里奶粉和啤酒的搭配,看似毫无关系的两件商品能被有效搭配,究其原因就是相似度。因为在美国,买奶粉的基本是奶爸,美国男性喜欢喝啤酒,这种相似度使得这两种搭配给商家带来了商机。当需要将某些数据与另一些数据建立关系时,首先需要存储这些数据,然后建立数据关系,在关系数据库中,用外键将不同的表格联系到一起,当关系较多时,数据库会越来越大、越来越复杂,当对某个关系进行操作时,就会出现很多问题,所以不能完全依赖于关系型数据库,可以把目标转向NoSQL。
1 NoSQL
在信息技术高速发展的今天,数据被赋予了更大的价值。面对庞大的数据,首先考虑的是如何存储,其次才是如何挖掘、如何分析,最后得到需求价值。对于数据存储,选择一个好用的数据库是关键。传统的关系型数据库伸缩性不强,不能有效处理阻抗失谐带来的问题。NoSQL的出现并没有取代传统的关系型数据库,只是采用了一种非关系型的方式来解决数据的存储和计算问题。[1]
NoSQL是一项全新的数据库革命性运动,其核心是运用非关系型的数据存储。需要注意的是NoSQL不是NO SQL,而是Not Only SQL,意思是“不仅仅是SQL”。两者显著的不同点是NoSQL不使用SQL作为查询语言。目前,NoSQL数据库有很多,如Cassandra、MongooDB、Neo4J和Riak等。
2 图数据库
作为一种通用的数据结构,图可以用来表示数据对象之间的各种复杂关系[2]。图数据库用图来存储数据,是最接近高性能的一种用于存储数据的数据结构方式之一[3]。
图数据库可存放实体及实体间的关系,实体用节点来表示,实体间的关系用边来表示,众多的节点和众多的边可连接成图。常见的图数据库有Neo4J、Infinite Graph、OrientDB、FlockDB等,比较常用的图数据库是Neo4J。
2.1 Neo4J
Neo4J是一个可扩展的和高性能的数据库,适用于企业部署,具有以下特性:
(1)真正的ACID事务,Neo4J在修改节点或向现有节点新增关系前,需要先启动事务。
(2)高可用性。
(3)可以扩展到数十亿的节点和关系。
(4)通过遍历高速查询,可以从指定的起始节点开始,以任意的深度来遍历图。
(5)使用声明查询语言,使用Cypher查询语言来查询图,还可以按照节点属性值查询图、遍历图或通过“语言绑定”浏览节点关系[4]。
2.2 余弦相似度(Cosine Similarity)算法
在使用图数据库设计电影推荐系统时,首先应了解两种算法,余弦相似度(Cosine Similarity)算法和KNN(k-Nearest Neighbors)算法。余弦相似度又叫余弦距离,使用向量空间中两个向量夹角的余弦值来衡量两个个体之间的差异大小。如果两个向量方向一致,即夹角接近零,表示这两个个体非常相似;夹角越大,表示这两个个体之间差异越大。余弦相似度计算如公式(1)所示:
等价于公式(2):
通过余弦相似度计算,可得出一个[-1,1]的值,当值为-1时,A和B为负的完全相似;当值为1时,A与B完全相似;当余弦值为0,则表示A与B基本没有相似点。
2.3 KNN(k-Nearest Neighbors)算法
KNN (k-Nearest Neighbors)算法,也称最近邻居算法,是机器学习中的经典算法。K表示最接近个体的K个数据样本。KNN算法和K- Means算法不同,K-Means算法用来聚类,判断哪些是比较相近的类型,而KNN算法是用来归类,将一个样本空间中的样本分成几个类型,然后给定一个待分类的数据,通过计算离个体最近的K个样本来判断这个待分类的数据属于哪类。可简单理解为由那些离个体最近的K个点投票来决定待分类数据归为哪一类。KNN分类算法的主要思想是:先计算待分类样本与已知类别训练样本之间的距离,从中找出距离最近的K个邻居,再根据这K个邻居样本所属的类别来判断待分类样本数据的类别,K个样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于此类别[5]。Wikipedia上的KNN词条经典图,如图1所示。
3 基于图数据库的电影推荐系统设计
由于图数据库存储、处理数据的方式与数据结构中的图结构非常相似,不同实体可以用不同的节点表示,节点可以有类别信息,节点之间的关系直接用有向边或无向边表示,这样一组复杂的数据就可以用简洁直观的图结构来存储和表示,有利于理解和分析数据。
在电影推荐系统中,面临着多种实体以及复杂的实体间关系,如用户、电影、导演、演员、电影类别等信息;实体间关系有用户对电影的评分,电影与导演及演员的协作等关系,相比其它数据结构和关系来说更为复杂,所以本文使用图数据库来存储和处理数据。
本文中的数据主要来自MovieLens的数据集,这是一个在推荐系统领域相对权威的数据集,但由于数据量较大,下文中将使用一个从MovieLens中精简出来的数据集来阐述使用Neo4J以及一些经典算法组成的推荐系统算法。所使用的简化数据集如表1所示。
以上初始数据集在Neo4J中的显示如图2所示。
算法过程如下:
(1)根据用户电影评分记录,使用余弦相似度算法计算相关用户(即看过相同电影的用户)的相似度。
(2)根据用户之间的相似度,使用KNN算法计算待推荐用户的k个最相近用户,并且将这些用户看过但自己没看过的电影作为待推荐电影。
(3)计算相关用户对待推荐电影评分的平均值作为该电影的推荐值。
(4)根据待推荐电影的推荐值排序获得推荐列表。
使用以上算法步骤,构建初始图结构的cypher语句如下所示:
CREATE (m1:Movie{name :'Toy Story',year:'1999-03-31'})
CREATE (m2:Movie{name:'GoldenEye',year:'2003-05-07'})
CREATE (m3:Movie {name :'Four Rooms',year :'2003-10-27'})
CREATE (m4:Movie{name:'Get Shortly',year:'2003-10-27'})
CREATE(m5:Movie{name:
'Copycat',year:'2003-10-27'})
CREATE (p1:Person{name:'Keanu Reeves'})
CREATE(p2:Person{name:'Laurence Fishburne'})
CREATE(p3:Person{name:'Carrie-Anne Moss'})
CREATE(p1)-[:RATED{rating:3}]->(m1)
CREATE(p1)-[:RATED{rating:4}]->(m2)
CREATE(p1)-[:RATED{rating:5}]->(m3)
CREATE(p2)-[:RATED{rating:4}]->(m3)
CREATE(p2)-[:RATED{rating:3}]->(m4)
CREATE(p3)-[:RATED{rating:1}]->(m2)
CREATE(p3)-[:RATED{rating:2}]->(m3)
CREATE(p3)-[:RATED{rating:1}]->(m5)
计算用户相似度后的图数据库结构如图2所示。建立余弦相似度的cypher语句如下所示:
经过后续算法处理,假设对Keanu Reeves推荐,得到的推荐列表如图3所示。所用到的cypher语句如下:
通过以上两种算法,最终系统向用户推荐了两部电影Get Shortly和Copycat,如图4所示。只要选择评分最高的那一部即可。
4 结语
随着互联网的发展,信息过载导致用户查找信息时难以获得真正想要的信息。为此引入图数据库,采用图数据库来进行存储,将余弦相似度和KNN算法应用于电影推荐系统,方便用户找到适合自己的电影,也有利于商家推荐影片。
参考文献
[1]STRAUCH C,SITES U-L S,KRIHA W.NoSQL databases[J].Lecture Notes,Stuttgart Media University,2011.
[2]INOKUCHI A,WASHIO T,MOTODA H.An apriori-based algorithm for mining frequent substructures from graph data[M].Principles of Data Mining and Knowledge Discovery.Springer.2000:13-23.
[3]NEO4J汉化团队.Neo4j简体中文手册v1.8[EB/OL].http://docs.neo4j.org.cn/index.html
[4]PRAMOD J.SADALAGE M F.NoSQL精粹[M].北京:机械工业出版社,2013.
推荐近期几部经典修复电影 篇3
（1946年）
爱德华·罗宾逊饰演的侦探在小镇上寻找藏匿的纳粹高层余党——奥逊·威尔斯饰演的新婚不久的青年教师。在故事巧妙安排下，洛丽泰·扬饰演的新婚妻子成为能指认他罪行的唯一证人。这是奥逊尝试执导他人的剧本，被归为黑色电影。但剪辑权在制片人手中，现今传世的版本实非导演剪辑版。自《公民凯恩》后他都没有享受过最终剪辑权。
《上海小姐》
（1947年）
《陌生人》的票房成功使导演奥逊·威尔斯再接再厉。《上海小姐》的故事按照黑色电影的桥段拍摄，剧情更为曲折。这部以谋杀为题材的另类惊险片的视觉影像技巧令人拍案叫绝。威尔斯在结尾处设计的镜子戏对后世影响深远，将画面与人物内心有机地结合了起来，开了此类手法的先河。
《舞台姐妹》
（1964年）
由积家（Jaeger-LeCoultre）与上海国际电影节组委会，联合意大利博洛尼亚电影修复实验室合作，以最新的4K技术全彩色修复的中国著名导演谢晋名作《舞台姐妹》，于2014年在上海电影节亮相，画质堪称惊艳。该片在1965年公映后引起了极大轰动，被视为经典之作，由谢芳、曹银娣、上官云珠等明星主演。
《美国往事》
（1984年）
大银幕真是一个凸显优点也暴露缺陷的介质，251分钟版本的4K修复版修复过的段落质量绝佳，但从整体来说这是一部画蛇添足极其严重的作品。未经修复的添加段落在叙事和画质上，都显得十分突兀，破坏节奏与情绪，顿显小气、匠气。
国内外经典电影推荐 篇4
《八月迷情》《一天》《誓约》《天生一对》《瓶中信》《记住我》 《美丽心灵》《居家男人》
剧情片：
《舞出我人生》四部曲 《幸福终点站》《怦然心动》《肖申克的救赎》《放牛班的春天》《不一样的爸爸》《无法触碰》
吸血鬼系列：
《夜访吸血鬼》《惊情四百年》《吸血鬼女王》《范海辛》《吸血鬼猎人》 《黑夜传说》四部曲《暮光之城》四部曲
动作片：
《V字特工队》《非常人贩》《非常人贩2》
《暴力街区：13区》《暴力街区：终极》
纪录片：
美国经典励志电影推荐 篇5
外文名：the pursuit of happyness
导演：加布里尔·穆奇诺
主演：威尔·史密斯，贾登·史密斯，桑迪·牛顿
上映时间：XX年12月15日 美国
电影剧情：
已近而立之年的克里斯·加德纳(威尔·史密斯饰演)，在28岁的时候才初见自己的父亲，所以当时他下定决心在有了孩子之后，要给孩子做一个好爸爸。但他事业不顺，生活潦倒，只能每天奔波于各大医院，靠卖骨密度扫描仪为生。在他偶然间认识到做证券经纪人并不一定需要大学生文凭，而只要懂数字和
人际关系就可以做到后，就主动去找维特证券的经理jay twistle。凭借自己的执着和非凡的妙语，以及一个小小的魔方的帮助下，克里斯·加德纳得到了一个实习的机会。但是实习生有20人，他们必须无薪工作六个月，最后只能有一个人录用，这对克里斯·加德纳来说实在是难上加难。这时，妻子因为不能忍受穷苦的生活，独自去了纽约，克里斯·加德纳和儿子也因为极度的贫穷而失去了自己的住所，过着东奔西跑的生活。他一边卖骨密度扫描仪，一边作实习生，后来还必须去教堂排队，争取得到教堂救济的住房。但是克里斯·加德纳一直很乐观，并且教育儿子，不要灰心。因为极度的贫穷，克里斯·加德纳甚至去卖血。功夫不负有心人，凭借自己的努力，克里斯·加德纳最终脱颖而出，获得了股票经纪人的工作，后来还创办了自己的公司。
“我生活的这一部分叫做搭公车”——故事开始。
“我生活的这一部分叫做冒傻气”——发现在自己面试时帮自己照看扫描仪的嘻哈女孩带着仪器跑开而将其追回。
“我生活的这部分现在的这一部分叫做疲于奔命。”
“幸福自己会来敲门，生活也能得到解脱。”
“我就是这样一种人——你向我提问，如果我答不上来我就会告诉你‘我不知道’，但我保证我清楚该怎样找到答案，我会找到答案的“。面试官说“假设有个人不穿着正装就跑过来面试然后我却录用了他，你会怎么评价?”“那他的裤子一定很讲究。”——面试时的机智回答。
“别让别人告诉你你成不了才，即使是我也不行。”——父子在篮球场。
“你有梦想的话你就得去捍卫它。”
“那些自己没有成材的人会说你也不能成材。”
“道理很简单，打多少电话就意味着有多少机会，有多少机会就意味着有多少客户，有多少客户就意味着有多少钱”——考核经纪人受训期间
“我生命中的这个阶段，这个很短的阶段叫做幸福”——成为了经纪人。
中文名：肖申克的救赎
外文名：the shawshank redemption
导演：弗兰克·达拉邦特
主演：摩根·弗里曼，蒂姆·罗宾斯
电影剧情：
肖申克的救赎故事发生在1947年，银行家安迪因为妻子有婚外情，酒醉后本想用枪杀了妻子和她的情人，但是他最终没有下手。然而一个不幸的巧合发生了——那晚另外有一个人有人枪杀了他的妻子和她的情人，于是安迪被指控为谋杀，并获判判无期徒刑，这意味着他将在肖申克监狱渡过余生。
瑞德1927年因谋杀罪被判无期徒刑，数次假释都未获成功。他现在已经成为肖申克监狱中的“权威人物”，只要你付得起钱，他几乎能有办法搞到任何你想要的东西。每当有新囚犯来的时候，大家会赌谁将在第一夜哭泣。瑞德认为弱不禁风的安迪一定会哭，结果安迪的沉默使他输掉了两包烟。
长时间以来，安迪几乎不和任何人接触。一个月后，安迪请瑞德帮他搞的第一件东西是一把石锤，想雕刻一些小东西以消磨时光，并说自己想办法逃过狱方的例行检查。之后，安迪又搞了一幅丽塔.海华丝的巨幅海报贴在了牢房的墙上。
一次，安迪和另几个犯人外出劳动，他无意间听到监狱官在讲有关上税的事。安迪说他有办法可以使监狱官合法地免去这一大笔税金，作为交换，和他共同工作的犯人每人得到了3瓶啤酒。喝着啤酒，瑞德猜测安迪只是借用这个空闲享受短暂的自由。
一次查房，典狱长拿过了安迪的圣经，却没有翻开便递还给他，并告诉他“救赎之道，就在其中”，可是典狱长没想到，所谓“救赎之道”真的就在其中。随后，他被派去当监狱的图书馆管理员，为了争取图书馆的图书更新，他每周写一封信，为图书馆的扩大而努力着，六年后，他实现了愿望。同时，他开始帮助道貌岸然的典狱长洗黑钱。并且为监狱其他狱警处理其他涉及经济和税务事项所需的文件。
帮助安迪的锤子60年代，小伙子汤米因盗窃入狱，很快成为安迪和瑞德的好朋友。安迪认为汤米头脑聪明，很有底子，决心教他学文化，让他出狱后能用正当手段谋生。很巧的是，汤米在来肖申克服刑前，在另一个监狱呆过，而且从当时同牢房的一个犯人的口中得知了安迪妻子和她情人的死亡真相，兴奋的安迪找到了狱长，希望狱长能帮他翻案。狱长以不可能成功为理由拒绝了安迪，安迪为此与狱长争执，狱长对他说别忘了自己是什么身份，且将安迪关小黑屋一个月。这一个月中，狱长谋杀了告诉他知道这个事实真相的汤米，到了安迪出小黑屋时又以汤米因逃狱而被狱警杀死的理由欺骗安迪，但安迪知道汤米是被害死的。狱长又给了他一个月，并叫他好好思量该怎么做(其实就是想让他继续帮他洗钱)。因为他一方面担心灰色收入曝光，另一方面他也想安迪一直留在监狱帮他做帐。
安迪知道真相后，决定通过自己的救赎去获得自由!行动之前，他给瑞德说了些“奇怪”的话，叫瑞德如果哪天出狱了就去一个地方，那里会有他留给瑞德的东西。安迪通过努力成功“越狱”，他的越狱工具就是那本圣经里面的“救赎之道”，那把藏在书里小小的石锤(书里被雕刻出一个刚好用来放石锤的凹槽)。他领走了帮典狱长洗的那些钱(分别去了12家银行共取走370,000美元)，并且将典狱长涉嫌贪污与谋杀的证据寄给了报社。随后，大批警察和记者蜂拥来到肖申克，绝望的典狱长把自己锁在办公室里，最后开枪自杀。
安迪越狱是通过自己挖的隧道到达排污管，再爬过排污管到外面的小河(影片中还给了逃跑路线特写，并用三种计量方式来描述排污管的长度：500 yards;the length of five football fields;half a mile，而根据目测至少1km以上，这几种描述特别声明想要表达的意思是安迪好不容易越了狱，又做了一件堪称传奇的事，详情参阅美国个人英雄主义。
经典印度电影盘点与推荐 篇6
宝莱坞飓风强势登陆世界电影排行，印度电影成为流行新指标！自从《贫民窟的百万富翁》打开了世界通向好莱坞的大门，《我的名字叫可汗》等优秀影片的陆续现世，不得不让以往不了解甚至不知道宝莱坞为何物的人目瞪口呆。今天悦己生活带你一起走进宝莱坞，欣赏优秀的印度影片！
推荐理由：堪称印度版《钢铁侠》。宝莱坞影史上耗资最高的钜作。好莱坞《X战警》特效团队精心打造惊人视觉风格，由宝莱坞影帝─有印度版汤姆克鲁斯之称的沙鲁克汗主演。
中文片名：《超世纪战神》
外文片名：RA.One
导
演：安布汗·辛哈
主
演：沙鲁克·罕 卡琳娜·卡普 阿俊·拉姆鲍
剧情简介：电影剧情描述一位父亲夏卡(沙鲁克汗饰)是伦敦龙头电玩公司的程式设计师，为了打进儿子帕提热爱的酷炫游戏，成为儿子的好麻吉，创造出一个永远打不死的反派电玩角色Ra One；并以自己的样子为蓝本，打造一个负责追捕Ra One的超级英雄G One。但随着游戏开始进行，当初一个充满父爱的想法却因程式出差错而彻底失控，Ra One不仅跑出游戏页面来到现实世界，为非作歹；游戏制作团队这才惊觉事态严重，而唯一的解决之道，就只有想办法释放电玩中的英雄G One同样来到现实世界，并试图找到Ra One的致命关键弱点，一举击败他!夏卡、帕提和G One将为了同一使命而不惜死战，对抗强大的Ra One，拯救地球……
推荐理由：这是一部类似于《我的左脚》之类的励志电影，讲述了一个患有先天性阅读困难症的男孩，在老师的悉心照顾和培养下，逐渐摆脱自己的生理缺陷，迎接美好人生的故事。
中文片名：《地球上的星星》
外文片名：Taare Zameen Par
导
演：阿米尔·汗
主
演：阿米尔·汗 塔奈·切赫达 Darsheel Safary
剧情简介：Ishaan Awasthi(Darsheel Safary饰)是一个八岁小男孩，他的世界充满了别人并不以未然的惊奇：色彩、鱼儿、小狗和风筝。这些对于成人世界并不那么重要，他们对家庭作业、分数和整洁更感兴趣。而Ishaan在学校，似乎什么也做不对。
当他惹出的麻烦已经超出父母能掌控的范围后，他被送到了一家寄宿学校“接受教导”。在新学校，一切并没有什么不同。Ishaan必须应对额外的与家庭分离的创伤。
一天，一位新的美术老师Ram Shankar Nikumbh(Aamir Khan饰)突如其来，用欢乐和乐观感染着每一个学生。他打破了“事情是如何完成”的所有规则，让学生自己去思考，去梦想，去想象。学生们都满怀热忱，除了Ishaan。Nikumbh很快也发现了Ishaan并不快乐，然后他开始了找寻原因。用时间、耐心和关怀，他最终帮助Ishaan找回了自己，还有快乐。
推荐理由：当曾错过的爱再次有机会重拾时，为了爱，你愿付出多少代价？
中文片名：《风筝》
外文片名：Kites 导
演：安拉格·巴苏
主
演：赫里尼克·罗斯汉 芭芭拉·默瑞 卡伯·贝迪
剧情简介：赫里尼克·罗斯汉扮演男主角杰伊，他是一个居住在拉斯维加斯的宝莱坞舞蹈教练。高大、帅气、英俊的他有很多追随者。不过杰伊对这些女孩子却不感兴趣，那是因为他还有一个副业－－和那些偷渡、移民来的外国女子结婚，让她们拿到美国的绿卡。达到目的之后，杰伊会和她们离婚。
最近这段日子，杰伊的副业就要开展不下去了，因为当地赌场老板的女儿吉娜看上了他，并且义无反顾地爱上了这个从事着不为人知副业的帅哥。看在钱的份上，杰伊自然而然地和吉娜打得火热，并且和吉娜携手走进了婚姻的殿堂。吉娜有个兄弟，叫做汤尼，他是一个凶狠、杀气腾腾而且脾气暴躁的家伙。汤尼也在筹办自己的婚礼，他的未婚妻是一个漂亮的墨西哥女人，叫做娜塔莎。可是娜塔莎并不那么纯洁，因为杰伊认识她，还和她结过一次婚。那是杰伊最后一次从事自己的“副业”，那时候娜塔莎还叫做琳达。在“娜塔莎”和汤尼结婚之前，琳达找到了杰伊，他们俩共度了一个浪漫的夜晚，达成了“离婚”的“协议”。不过就在这个时候，他们却发现自己一直深爱着对方。
一天，汤尼来到了琳达的住所，发现杰伊也在那里。恼羞成怒的他动手打了琳达，看不过去的杰伊上前拉架，又和汤尼扭打在了一起。情急之下，琳达操起了重物朝汤尼砸去。一番争战之后，归于平静。可是汤尼怎么可能善罢甘休？无奈之下，杰伊和琳达开始朝着美墨边境的沙漠走去－－说不清这是逃亡之路还是为爱私奔之路……
推荐理由：一个与众不同的黑寡妇，一次次的欺骗与背叛，一段段痛苦的爱情，收起女人原有的柔情，让黑色慢慢窒息那些罪人……
中文片名：《七宗罪孽的救赎》
外文片名：7 Khoon Maaf
导
演： 威绍·巴拉德瓦杰 主
演： 朴雅卡·乔普拉 尼尔·尼汀·穆科什 约翰·亚伯拉罕
剧情简介：印度某地，少年阿伦自幼父母双亡，多亏好心的大叔大婶收养方得健康成长。不过在他的心中，恩情最深的莫过于他那美丽的女主人苏珊娜（Priyanka Chopra 饰）。苏珊娜是一名继承了万贯家产的贵族，她善良美丽，颇为下人们敬仰爱戴，但是她的婚姻却充满着不幸。第一任丈夫嫉妒成性，第二任丈夫又沉湎毒品不能自拔，第三任丈夫则有着常人无法理喻得怪僻性习。在苏珊娜悲惨的一生中，她先后嫁了6任丈夫，每一任都给她留下了无法弥合的创伤，而每一任又都以意外死亡落幕。
爱慕苏珊娜的阿伦（Vivaan Shan 饰）见证着主人的悲剧，见证着一个平凡女人的坚忍与脆弱，幸福与痛苦……
推荐理由：兰乔对大学填鸭式的教育十分不满，在他的引导下，其他两个朋友也对自己的人生有了新的规划，然而毕业后，兰乔选择了消失……
中文片名：《三傻大闹宝莱坞》
外文片名：Three Idiots
导
演：拉库马·希拉尼
主
演：阿米尔·汗 马德哈万 沙尔曼·乔什
剧情简介：本片根据印度畅销书作家奇坦·巴哈特（Chetan Bhagat）的处女作小说《五点人》（Five Point Someone）改编而成。法兰（马德哈万 R Madhavan 饰）、拉杜（沙曼·乔希 Sharman Joshi 饰）与兰乔（阿米尔·汗 Aamir Khan 饰）是皇家工程学院的学生，三人共居一室，结为好友。在以严格著称的学院里，兰乔是个非常与众不同的学生，他不死记硬背，甚至还公然顶撞校长“病毒”（波曼·伊拉尼 Boman Irani 饰），质疑他的教学方法。他不仅鼓动法兰与拉杜去勇敢追寻理想，还劝说校长的二女儿碧雅（卡琳娜·卡普 Kareena Kapoor 饰）离开满眼铜臭的未婚夫。兰乔的特立独行引起了模范学生“消音器”（奥米·维嘉 Omi Vaidya 饰）的不满，他约定十年后再与兰乔一决高下，看哪种生活方式更能取得成功。
本片获孟买电影博览奖最佳影片、最佳导演、最佳配角（波曼·伊拉尼）、最佳剧本等六项大奖，并获国际印度电影协会最佳影片、最佳导演、最佳剧情、最佳摄影等十六项大奖。
推荐理由：名字原本是父母对孩子的殷殷期望，而里兹瓦·罕却为“名”所累，在美国受到种种非难，最终他决定为自己正名……
中文片名：《我的名字叫可汗》
外文片名：My Name Is Khan 导
演：卡伦·乔哈尔
主
演：沙鲁克·罕 卡卓尔 克里斯托弗·B·邓肯
剧情简介：信奉穆斯林教的里兹瓦·罕（沙鲁克·罕 Shahrukh Khan 饰）从小患有阿斯伯格综合症，母亲去世后，他追随弟弟扎克尔（吉米·舍尔吉勒 Jimmy Shergill 饰）的脚步从印度孟买移民美国旧金山。里兹瓦在帮哥哥的化妆品公司推销美容产品时认识了经营发廊的单身母亲曼迪娅（卡卓尔 Kajol 饰）。里兹瓦不顾哥哥的反对执意与印度教的曼迪娅结为夫妇，一家人和谐美满。9.11恐怖袭击的发生使美国国内掀起了反对、歧视穆斯林教徒的风潮，里兹瓦与曼迪娅的发廊被迫关张，而曼迪娅的独子山姆（Yuvaan Makaar 饰）更是在一场由种族歧视引发的少年争斗中意外身亡。悲愤的曼迪娅将愤怒发泄在了里兹瓦的穆斯林姓氏“罕”上，说只有里兹瓦告诉美国人民及美国总统他的姓氏并非与恐怖分子相关，才会与他再次相见。就这样，执着的里兹瓦踏上了艰难的觐见总统之途……
推荐理由：人生有一种状态，叫做on the way，旅行的意义并不是单一出去走一走而已。
中文片名：《潇洒走一回》
外文片名：Zindagi Na Milegi Dobara 导
演：Zoya Akhtar
主
演：卡特莉娜·卡芙 赫里尼克·罗斯汉 法拉汗·阿克塔尔
剧情简介：Kabir和Natasha相识半年后订婚了，结婚前Kabir打算邀请死党Imraan和Arjun和他一起去西班牙共度人生中最后一次的单身汉派对。Arjun因为繁忙的工作而脱不了身，经过一番威逼利诱之后，3个男人终于踏上了为期3周的公路旅行。其实这次计划并不是Kabir一时的心血来潮，而是早在4年前，那时刚从大学毕业的他们就为这个美妙的旅行假期制定好了计划，却由于各种借口迟迟未能成行。
在这次公路之旅中，每个人必须选择一项极限运动，而另外两人也必须跟着他一起完成。在巴塞罗那碰面之后，三人就此开始了一段冒险之旅。总而言之，这个假期将会永远改变他们的生活。
电影由Zoya Akhtar导演，赫里尼克·罗斯汉、阿布依·多尔和法拉汗·阿克塔尔主演，是一部关于三个男人友情的公路片，在西班牙、埃及和印度等多个地方取景拍摄。
推荐理由：不得了，这个女孩简直就是我的梦中情人，我们天生注定应在一起啊！不过，她已经是哥哥的未婚妻了，这可怎么办才好啊……
中文片名：《一不小心爱上你》
外文片名：Mere Brother Ki Dulhan
导
演：Ali Abbas Zafar
主
演：Imran Khan 卡特莉娜·卡芙 Ali Zafar
剧情简介：这个一个发生在一个印度中产阶级家庭的爱情喜剧。Kush忙着为他远在英国的兄弟Luv寻找一个合格的印度妻子。在他的多方搜寻之下，他见过了各式各样疯疯癫癫的年轻女孩，直到他遇到了“完美”女孩——Dimple。在Kush的撮合下，双方家长见面，交谈甚欢。这桩婚事也随之确定。Kush又开始筹备婚礼，一切看起来进展的十分顺利。直到Kush发先自己已经在不知不觉建爱上了这个聪明伶俐的印度女孩、他兄弟的未婚妻...紧接着，围绕着两兄弟和女孩之间，发生一系列令人啼笑皆非的喜剧情节。
推荐理由：这是一个英雄的故事，背叛与爱的史诗传奇...中文片名：《英雄》
外文片名：Veer
导
演：阿尼尔·沙尔马
主
演：沙鲁克·罕 萨尔曼·汗 米特胡恩·查克拉波尔迪
剧情简介：影片是一部描写勇气、荣誉和爱情的历史故事。
故事发生在印度的英国统治时期，勇敢的平达里斯人奋而为荣誉和土地战斗到最后一息。其中最英勇的平达里斯勇士名叫维尔，他要面对英帝国和地方的邦国王对敌人的纵容，以及自己族人的嫉妒。
这关系到他爱的公主，他不共戴天的敌人的女儿；关系到渴望为父亲报仇；关系到的生命......推荐理由：一部不可多得的"人文关怀”的电影，大段大段的黑色幽默，讽刺着这个令人窒息的社会……
中文片名：《自杀现场直播》
外文片名：Peepli Live
导
演：阿努沙·里兹维 马哈茂德·法鲁基
主
演：纳萨鲁丁·沙 阿米尔·巴什尔 Onkar Das
推荐经典电影 篇7
随着图书馆馆藏图书资源的海量化, 以及计算机和网络技术的高速发展, 各高校都建立起自己的图书借阅管理系统, 用于图书资源的管理和应用。但对于学生读者而言, 从浩如烟海的图书中找到与自己真正感兴趣或者有用的图书是一件非常困难的事情。寻找图书往往浪费学生大量的时间, 而随意的阅读则浪费时间, 也破坏了学生读者的阅读体验。利用积累的图书借阅历史资料, 对其进行更高层次的分析, 根据学生的喜爱, 对符合学生兴趣并且适合个性发展的图书进行推荐, 才可能减少学生读者寻找相关图书的盲目性, 提高图书的利用率。
2. 协同推荐算法
当代社会中, 普遍存在推荐。而推荐中又有不同形式的实现, 其中最普遍的形式是数据挖掘推荐和协同推荐。数据挖掘是先建立数据集, 再使用特定的算法从海量数据中挖掘出隐藏信息, 对应的索引建立后, 就能实现对信息的检索与推荐。协同推荐则是先过滤信息, 通过分析这些信息的内容或分析用户的兴趣, 从中找到相似度接近目标用户的用户, 通过固定人群对特定信息的评价进行评分, 根据评分高低向目标用户推荐信息[1]。
协同过滤推荐系统最早由Tapesty提出, 随后得到了广泛的发展。如Group Lens就是基于用户评分的自动化协同过滤推荐系统, 主要用于电影和新闻推荐。而另一类推荐系统通过电子邮件的方式推荐音乐和电影, 有代表性的是Ringo和video推荐系统。各个数字图书馆也开始采用推荐技术提升用户体验。如ACS、Google数字图书馆、斯坦福大学数字图书馆、中国知网、NSTL等, 都实现了相关文献的推荐功能[2]。
协同过滤技术的基本思想是:利用一些拥有相似兴趣爱好和经验的群体的偏好给目标用户推荐可能感兴趣的项目。协同过滤算法的实现大致分为三个步骤, 分别是用户—项目矩阵的架构, 最近邻居寻找, 产生推荐数据。常见的基于协同过滤的推荐系统分为两大类, 一类基于项目相似性, 另一类基于用户相似性。它们实现原理相似, 主要区别在于数据对象不同。无论在哪个系统中, 相似度和推荐程度都具有正比关系, 相似度越大, 推荐程度越高, 越可能进行推荐[3]。
2.1 基于用户相似性的协同过滤推荐算法
基于用户相似性的基本思想是:通过比较当前用户与其他用户兴趣的相似度计算出他们之间的相似度, 生成与当前用户行为兴趣最相近的用户集, 将其最感兴趣的项作为当前用户的推荐结果[4]。
设有两个用户, 分别命名为p1和p2, 可以通过Pearson相关系数对用户p1和p2的相似性sim (p1, p2) 进行计算。计算公式如 (2-1) :
其中, Ri, c代表p1对c的评分, 代表p1对项目平均评分, 代表p2对项目平均评分。
用户间相似度计算出来以后, 再分析相似度的值。根据相似度越大兴趣爱好就越接近的原理, 排列相似度。最相似的用户被找出后, 再通过相似度最大的多用户评分预测, 从而得出未评分项目评分分值。最后选择评分分值较大项目, 向目标用户推荐。
p1对未评分项目 (p) 的预测评分分值根据公式 (2-2) 计算。
公式中lu代表用户总数量。预测评分分值越高, 用户与目标的兴趣爱好越接近, 越可能选择相同项目。根据这一方法, 最后根据评分高低向用户推荐项目。
2.2 基于项目相似性的协同过滤推荐算法
在Item-based (基于项目相似性算法) [5]中, 考虑同一用户对不同项目的评分也具有相似性。因此可以通过用户对相似项目的评分分值, 估算用户对未评分项目的分值。该算法采用用户对项目的喜好的相似度替代用户相似度。因此只需要寻找目标项目的相邻项目, 先对项目相似度进行计算, 然后得到邻居集合, 并通过邻居项目的评分数据对预测目标项目的评分分值进行预测[5]。选择预测评分最高的几个项目推荐给目标用户。通过公式 (2-3) 预测用户对没有评分项目 (S) 的评分 (P) 。
公式中, lt为相似的项目数;项目的相似度sim (s, d) 可以通过相关相似度的计算方法获得。
由于学生会根据自身兴趣爱好来选择图书, 而相似兴趣爱好的学生可能对某一图书的选择可能一致, 所以本系统采用的是基于用户相似性的协同推荐算法实现的。
3. 个性化图书推荐系统的设计
基于协同过滤的个性化图书推荐系统包含三个子模块:学生读者模块、推荐图书建模模块、推荐算法模块。推荐系统的流程如图3.1所示。
推荐系统通过将学生读者的兴趣、借阅图书等信息与图书中的属性进行匹配, 选择适用的推荐算法, 为学生提供相应的推荐图书[21]。
推荐系统中的核心部分为协同推荐推荐模块, 本系统提出基于协同推荐的个性化推荐算法流程, 流程图如图3.2所示。
(1) 根据数据库中的学生信息表及借阅信息, 构建学生读者的特征向量, 即学生读者模型;
(2) 构建图书模型, 方法是结合由 (1) 得到的学生读者模型和图书信息, 建立对应的特征向量;
(3) 判断当前用户是新用户或老用户, 若用户有借阅信息记录则为老用户, 否则为新用户;
(4) 对老用户, 若借阅信息记录, 则由基于用户的协同过滤算法进行推荐, 反之则利用基于项目的协同过滤推荐算法进行推荐;
(5) 对新用户, 采用基于属性值偏好矩阵的最近邻推荐;
(6) 在系统中, 可以增加排行榜图书和新图书推荐。前者使用统计算法产生, 后者使用基于属性值偏好矩阵的算法产生。
4. 个性化图书推荐系统的实现
在本系统中, 采用了java开发的三层架构的设计模式, 三层架构指的是:数据访问层 (DAL) 、业务逻辑层 (BLL) 、表示层 (UI) 。在各个层之间都是一种低耦合的关系, 不同层之间是没有直接的影响的。也是说当任意一个层的代码需要发生变化时, 都不会影响到其他任何一层的代码。这样做的有点在于提高了系统的可扩展性, 同时对系统今后的维护和二次开发也比较方便[6]。结构图如4.1所示。
数据访问层 (DAL) :数据访问层也称为持久层, 主要负责从数据库中获取数据并提供给业务层。在本系统中, 数据访问层用于访问系统中的数据, 也能够对实体数据进行增、改、删
和查询等操作。系统中引入Hibernate技术, 为对象实体持久化提供了完整的映射。同时也利用了Structs框架的良好的设计模式。
业务逻辑层 (BLL) :业务逻辑层主要指如何制定业务规则、如何实现业务流程以及与业务需求相关的系统设计等。在有些时候, 也称业务逻辑层为“领域层”, 它位于数据访问与表示层当中, 用于各种逻辑处理, 得出结果。
表示层 (UI) :表示层是用户和系统进行交互的层, 它从逻辑层获取数据后, 将数据按照一定的格式显示在用户界面上, 并将用户输入的数据提交到业务逻辑层, 转到数据库访问层进行处理。用到了html、CSS和Java Script技术。
图书推荐功能主要是根据学生的评分作为项, 形成一个矩阵。当登录用户 (学生读者) 的已借阅过的图书的评价与另一个用户 (学生) 已借阅的图书的评价比较接近 (是一个等级) , 就认为该用户与另一个用户是相似用户, 也就是他的邻居。根据学生邻居集获得他们的评分较高的图书集合, 把这些图书集合推荐给相应学生, 并显示到图书列表中。这样可以让学生直观地查看推荐图书情况。
其代码基本结构如下:
系统推荐图书主要用到了:Stu Book Action, Offer Book Service Impl, Grade Dao, Book Dao。Stu Book Action主要对计算得出的推荐图书集合传送到界面行, Offer Book Service Impl用于计算系统推荐算法实现, Grade Dao和Book Dao用于评分和图书数据的读取。
5. 结语
本文所研究的重点是基于协同推荐的个性化图书推荐系统的设计与实现。系统会根据学生的借阅情况计算得出推荐图书, 实现了智能推荐功能。个性化图书推荐能使读者充分利用图书馆资源、提高图书馆服务质量。
参考文献
[1]李慧, 胡云, 李存华.一种新颖的协同推荐算法研究[J].微电子学与计算机.2012, 29 (3) :69-72
[2]张志平, 李琳娜.N STL文献检索系统中相关文献推荐功能的设计与实现[J].现代图书情报技术, 2010 (7/8) 110-113.
[3]李俊薇.基于协同过滤的校园教育资源网个性化推荐研究[硕士学位论文].华中师范大学计算机应用技术.2009
[4]李聪, 梁昌勇, 马丽.基于领域最近邻的协同过滤推荐算法[J].计算机研究与发展, 2008, 45 (9) :1532-1538.
[5]赵伟.基于评分预测和概率融合的协同过滤研究[硕士学位论文].河南大学应用数学, 2007
不经典不推荐 篇8
1987年发行的第二张专辑《Solitude Standing》更为她在乐坛打响了知名度，专辑中的这首“纯清唱”单曲《Tom’s Diner》，据说还是MP3压缩技术刚出来时用来测试MP3音质的参照，除此之外，此曲更是引发无数重新编曲填词版本。有趣的是，后来苏珊娜还将市面上的多种版本集结成一张名为《Tom’s Album》，将她这首经典的不同样貌一齐呈现。这期岁月留声选取的就是由两位英国舞曲制作人改造的混音版，也是苏珊娜自己最喜欢的版本。
歌词描述了苏珊娜在一家小饭馆观察周遭的事物……这些马赛克式的琐事组合深深地打动了她，却也以冰冷的方式触动了她。人与人的接触可以那么近，但心灵却不易靠近，于是她写下了她的情绪与思考。
翻译、赏析：lvsu
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