Как получить базу данных для собственного алгоритма рекомендаций?

Question

[ledovitiy]

Ради интереса хочу написать алгоритм рекомендаций фильмов. Рекомендации будут формироваться на основе жанров тех фильмов, которые пользователь отметит как понравившиеся. Также свою роль будет играть и актерский состав, режиссер и т.д. И если об отмеченных пользователем фильмах можно собрать всю информацию, просто запарсив страницу фильма на каком-нибудь сайте. То как искать фильмы по заданным алгоритмом параметрам? Могу ли я где-нибудь получить базу фильмов, чтобы алгоритм мог по нему пробежаться и найти подходящий фильм?

Answer 1

[Ivan Yakushenko]

Есть очень хороший API - The Movie Database, у него есть и русские описания и актеры и режиссеры и пр. Он бесплатный и в самом API есть огромное кол-во примеров, к тому же изначально у них возможна выборка по нужным вам параметрам.
Лучше всего результаты выборки сохранять в локальную базу данных и просто со временем её увеличивать, а впоследствии уже делать основную выборку с нее и дополнять с TMD.

Comments

[uvelichitel]

TMDB хороший. Еще есть OMDB www.omdbapi.com В принципе у IMDB.com тоже есть API но недокументированное и выдача в JSONP. https://stackoverflow.com/questions/1966503/does-i...

[Ivan Yakushenko]

uvelichitel, у OMDB нет русских описаний.

Answer 2

[xmoonlight]

Каждый критерий - это голос.
Каждый фильм имеет стэк голосов.
1. По всем фильмам проставляем голоса критерия выбора. (актёр нужный есть? - да: +1; жанр такой есть? - да: +1; и т.д.)
2. Список сортируем по убыванию количества голосов в каждом стэке (т.е. в каждом фильме).
3. Выводим на экран список фильмов в соответствии с предпочтениями.

Список фильмов на википедии

Comments

[ledovitiy]

с самим алгоритмом всё понятно)) вопрос в том - ГДЕ мне искать подходящий фильм. Я ведь не могу парсить все страницы на КиноПоиске (допустим) с целью сбора информации о каждом существующем фильме. Допустим, алгоритм решит, что мне нравятся комедии начала 2000-ых. А откуда алгоритму подбирать мне похожие фильмы? Вот так

[xmoonlight]

ledovitiy, комедии 2000-го года

Answer 3

[tsarevfs]

https://www.kaggle.com/c/movie

Если поискать по запросу "kaggle movie recommendation" или "movie recommendation dataset" можно получить еще много информации.