GraphDatabase
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本篇文章探討如何利用電影數據集構建基於相似度的推薦系統。文章主要分為四個步驟：資料預覽、資料預處理、計算餘弦相似度及結果推論。透過這一流程，讀者將瞭解如何量化電影間的關聯性及用戶偏好，並如何生成推薦結果。
在現今的數據驅動世界，推薦系統早已成為許多平台（如電商、串流媒體、社交網路）不可或缺的一部分。然而，傳統的推薦方法如協同過濾（Collaborative Filtering）和基於內容過濾（Content-Based Filtering）各有其局限性，例如無法處理冷啟動問題或缺乏靈活性。最近
本研究探討如何透過圖形資料庫模型來構建電子商務顧客的360度全景視圖，並使用客戶行為模型圖（CBMG）有效整合和分析客戶數據。研究強調理解顧客的行為模式和需求，並針對三種典型的購物行為類型進行分析，以提升網站設計和用戶體驗。通過Neo4j的應用，提供了可視化客戶行為模式的視角。
