引言
电影推荐系统是现代娱乐产业不可或缺的一部分，它可以帮助用户发现他们可能喜欢的新电影，提供了个性化的电影推荐。深度学习技术的迅猛发展为电影推荐系统提供了更精确的工具，使得我们能够更好地理解用户的兴趣和电影的特性。本博客将介绍如何使用R语言和深度学习构建一个强大的电影推荐系统。
第一部分：数据收集与准备
在开始构建电影推荐系统之前，我们需要一个包含电影和用户评分数据的数据集。通常，我们可以使用公开可用的电影评分数据集，如MovieLens数据集。在本博客中，我们将使用MovieLens 100K数据集，它包含了电影评分数据和电影信息。
首先，让我们加载所需的R语言库，并下载MovieLens 100K数据集。
# 加载所需的库
library(dplyr)
library(tidyr)
library(Recommenderlab)
library(ggplot2)
# 下载MovieLens 100K数据集（请根据数据集提供的链接进行替换）
data_url <- "http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip"
download.file(data_url, "ml-100k.zip")
unzip("ml-100k.zip", exdir = "ml-100k")
接下来，我们需要读取数据集并查看一些示例数据。
# 读取用户评分数据
ratings_data <- read.table("ml-100k/u.data", header = FALSE, sep = "\t",