欧美电影推荐(精选9篇)
篇1:欧美电影推荐
《穿普拉达的恶魔》《一个购物狂的自白》《PS:I love you》《If only》
《足球尤物》、《摇滚青春1、2》、《水瓶座女孩》、《大学新生》、《劲歌飞扬》、《乖乖女是大明星》、《高校天后》、《贱女孩》、《女兵报到》、《野孩子》、《绯闻计划》、《录取通知》、《舞出我人生》、《灰姑娘的玻璃手机》、《辣妈辣妹》、《乌龙女校》、《公主保护计划》、《恋爱刺客》
还有些魔法的《魔法灰姑娘》、《魔法奇缘》、《魔法师的学徒》、《魔法保姆迈克菲1、2》、《查理和巧克力工厂》、《爱丽丝梦游仙境》、《波西杰克逊神火之盗》、《暮色系列》
国王的演讲
社交网络
盗梦空间
黑天鹅
无良杂种(昆汀塔伦蒂诺)
低俗小说
教父系列
香水
芝加哥
窃听风暴
这个杀手不太冷
不良教育
美丽人生
罗拉快跑
侏罗纪公园
悬疑、如果能再爱一次
剧情简介
编辑
影片讲述了一个感人至深的爱情故事。莎曼塔是个活泼天真的美国姑娘,在伦敦的音乐学院学习小提琴,即将毕业。她有一位专注于工作的男友,他深爱着莎曼塔却不懂如何去爱,如何去分享爱的感觉。两个虽然相爱已久,但在一起的感觉却变得越来越单调,而且矛盾逐渐
激化。
如果能再爱一次的剧照(20张)
某日清晨,莎曼塔在做早饭时不小心烫了手,伊恩因为有一个重要的会议,虽然很心疼,但时间紧张,也顾不上那么多便出了门。后莎曼塔回家换衣服发现伊恩的重要文件夹忘在家里,她急忙地送到会议室,却打扰了正在进行重要会议的伊恩,由于紧张而多言,害伊恩失去了这次争取到风险投资的机会。伊恩开始怀疑自己与莎曼塔的关系是否应该继续。
伊恩赶着去参加莎曼塔的毕业音乐会,在的士上,神秘的司机的一番话提醒了伊恩,他知道自己不能没有莎曼塔,音乐会后,伊恩拉着莎曼塔到了一家印度餐厅就餐,当他对莎曼塔表明心意时,由于言不达意,反而令莎曼塔觉得很失望,哭着一个人离开了餐厅,伊恩追出门外,看着莎曼塔上了的士,原来还是那个神秘的的士司机,司机问伊恩上不上车,他犹豫了一下,终于还是没有上。就在伊恩决定跑去追回莎曼塔时,一场突然的车祸发生了,带走了莎曼塔的生命,亲眼目睹车祸发生的伊恩沉痛不已。他开始深深自责自己往日的所作所为。看着莎曼塔的日记,看着她为他做的歌,伊恩的心碎了,如果能多点沟通、如果能坦白自己的感觉、如果能分享爱的喜悦、如果上帝能让一切重新来过,那该多好。
爱再来一次的海报(8张)
就这样,伊恩抱着日记本睡着了,醒来时,突然听到身后有人对他说话,他吓了一跳,居然是莎曼塔!难道是做梦吗?但梦境又那么的真实,伊恩满怀喜悦地、半信半疑地与莎曼塔重复着梦境的事,并努力避免这一切的发生,结果,虽然伊恩很努力,但一件件梦里的事还是逐渐出现在现实生活中,虽然有些顺序不同。唯一完全不同的是伊恩的会议很成功,投资拉到了,实际上莎曼塔还是出现在了会议室的门口,只是刚好看到伊恩手里拿了本一模一样的文件夹,于是就悄悄地走了而已。伊恩还是很担心,于是他想竭尽全力去改变,他把莎曼塔带走,坐着列车到了自己的家乡,带她去了自己童年的地方,诉说了自己的往事和感受,在山顶的破旧小屋子,伊恩含着泪水问莎曼塔如果只剩一天生命,她希望怎么过,莎曼塔深情地说如果只有一天,只想跟伊恩在一起,两人深情相拥。时间过得很快,还是到了要回去参加毕业音乐会的时刻,莎曼塔不愿意放弃准备了那么多年的毕业表演机会。回到伦敦,伊恩为了实现莎曼塔的梦想,悄悄地说服了音乐会的主办方,将莎曼塔作的歌曲《Love will show you everything》印发了很多份发到演奏者手上,在音乐会上,出其不意地实现了莎曼塔演唱自己歌曲的梦想,轰动了全场。音乐会后,两人到莎曼塔挑的餐馆吃饭,饭后,两人出门,发现下雨了,暂时没有的士,伊恩趁此机会一表衷肠,说出
ifonly
了感人肺腑的内心感受,然后的士到了,莎曼塔坐进去了,伊恩发现还是那个神秘司机,难道命运真的无法逆转吗?伊恩不再犹豫地跟了进去,的士启动,在红灯前停住,伊恩看着时钟,晚上11点,还是梦里那个悲剧的时刻,他深情地吻着莎曼塔,的士启动了,他脑里闪过
两人的美好时光,在最后时刻紧紧抱住莎曼塔,挡住了迎面而来的汽车。就这样,结局改变了,车祸这次带走了伊恩的生命,留下了悲伤的莎曼塔。
If only,世界没有if only的事情。我们总是在失去之后才会懊悔。这部电影却恰恰讲述了这样的事情。[1]
乖乖女是大明星(2009年上映影片)
麦粒塞勒斯是主演
麦莉·斯图尔特有两个身份,一个是她本人,一个普通的邻家女孩,和所有
《乖乖女是大明星》剧照(20张)的同龄人一样上学和游玩;她的另一个身份就是美国当红的摇滚小天后汉娜·蒙塔娜。
看起来,汉娜·蒙塔娜拥有这个世界上一切最美好的事物,想要什么就能得到什么,在两个世界里都游刃有余。一次,汉娜为了买几双鞋子而和自己的哥哥吵了几句,最后她也对家人不辞而别跑到自己的朋友家去住了几天。她的父亲觉得在这种双重身份的生活里,她渐渐迷失了自己的心灵,而且年少出名的明星生活显然对她的成长不利。她的父亲把她带回了田纳西州--那里是汉娜的家乡,并且要求她在这里认真思考自己的未来。汉娜问父亲是不是自己的歌手生涯就此结束,她的父亲没有回答她,只是让她静静思考几周。
在田纳西的生活和麦莉以前在城市的生活是截然不同的,除了要适应农场的生活之外还要学会和别人打交道。麦莉很快就和自己儿时的几个伙伴又玩在了一起,她们一起出行、一起游戏,一起过着简单的普通人生活。在一次生日晚会上,为自己的朋友唱了一首歌,她的演唱引起了台下一个叫奥斯瓦德的人的注意,他发现台上的这个叫麦莉的女孩就是当红的歌星汉娜,于是他决心要揭开这个秘密。
在小镇的生活中,汉娜渐渐了解了什么是家庭、什么是亲人,她有了自己的朋友和新的社交圈子,她知道了自己想要的是什么,于是在家人的支持和理解下,她作出了一个改变自己一生的决定……
篇2:欧美电影推荐
胶片凝固了时间,让梦想在电影里闪光,大家好,欢迎您跟我一起来享受精彩欢乐的电影时光,我们一起来重温电影。
说起真人和动画合成的影片,有谁会忘了那个大名鼎鼎的《精灵鼠小弟》,实在是太搞笑,太可爱了。精灵般可爱的老鼠,淘气霸道的坏猫,无穷无尽的陷阱,没完没了的噱头,这样的精彩故事陪伴了多少孩子开心的童年。周一晚上,点播专栏,应众多影迷朋友们的要求,我们特别为大家奉献这部经典风趣的动画经典《精灵鼠小弟》。
先是李连杰,然后是成龙。今时期的华语电影从来就不缺大牌的动作明星,不过要说近几年的华语动作片巨星,恐怕甄子丹是上升最快的人了。从他能够获得最具人气的大学生电影节的最受欢迎演员奖恐怕就说明了他在新生代影迷心目中的地位。而让他获得这一殊荣的电影,正是这些年来最为人津津乐道的《叶问》系列影片,周二,周三晚上,我们连续为您播放这套让人畅快淋漓的动作电影。
篇3:基于图数据库的电影推荐系统设计
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.
篇4:圣诞电影推荐
在美国和英国,一些电影与圣诞老人、驯鹿和树上的仙子一样洋溢着圣诞的气息。有些电影与圣诞节紧密相连,观看这类电影几乎成了一种习俗。它们其中有一些确切是圣诞电影,其余的因为人们很久以来都会在圣诞节观看,于是它们便似乎与节日有所关联。
In the US, the classic It's a Wonderful Life is a TV Christmas staple. The film, made in 1946 by Frank Capra, stars Jimmy Stewart as George Bailey, a banker driven to attempt suicide after the collapse of his local Savings & Loan. An angel, Clarence, is sent by Heaven to rescue him from the water and show him all the terrible things that would have happened if he had never lived, causing him to revaluate his life. At the end his bank is saved from ruin by the donations of the whole town – a truly heartwarming Christmas ending.
在美国,经典影片《美妙人生》每年圣诞节都会在电视里重播。该片是由弗兰克•卡普拉于1946年导演的,讲述了由詹姆斯•斯图尔特扮演的银行家乔治•贝利在镇上的储贷协会倒闭后被逼无奈企图自杀的故事。上帝派来的天使克莱伦斯将他从水中救起,并让他看到假如他从来没有出生,所有可能会发生的可怕的事情,这使他重新审视自己的生命。最后全镇的捐助挽救了他的银行——一个真诚感人的圣诞电影的结局。
The English, meanwhile, like to show the moving animated classic The Snowman, based on a classic story by artist Raymond Briggs. Made in 1982 and only 26 minutes long, this short, beautifully drawn cartoon shows a young boy who builds a snowman. That night, the snowman comes to life, whisking him away into the air to a snowman party, hosted by Father Christmas.There is no dialogue in the film, only music composed specially for it by Howard Blake, and the ending, where the boy discovers the melted remains of his friend the next day, is guranteed to bring a tear to the eye.
同时,在英国,人们喜欢放映根据漫画家雷蒙德•布里格斯的同名经典故事改编的感人动画片《雪人》。制作于1982年,这部全长仅有26分钟的精美卡通短片讲述了一个堆了一个雪人的小男孩的故事。那天晚上,这个雪人活过来了,它带着小男孩飞上天空,去参加一个由圣诞老人举行的雪人派对。整个影片中没有对白,只有霍华德•布莱克为该片特意创作的音乐,小男孩在第二天发现他的朋友已经融化,只留下雪堆,这样的结局绝对会让人潸然泪下。
The most famous Christmas story of all, of course, is Charles Dickens' A Christmas Carol. This story, originally written in 1843, is about an elderly miser, Scrooge, who describes Christmas as "humbug!" and treats his employees badly. One Christmas Eve, three spirits come to him, showing him Christmasses past, present, and future, causing him to change his ways and become a better man. There have been numerous film adaptations of the story, and at least one of them is shown every year – perhaps the most popular, though, is The Muppet Christmas Carol, where the tale is acted out by puppets. The name "Scrooge" has entered the English language as a word for a mean or greedy person.
最有名的圣诞故事当然要数查尔斯•狄更斯的《圣诞颂歌》。这个故事写于1843年,讲的是守财奴老斯克鲁奇的故事。他将圣诞节视为“无稽之谈”,对工人苛刻冷漠。在一个圣诞节前夕,三个精灵与他相遇,并且让他看到他的过去、现在和未来,使他改变了自己的行为并且成为一个好人。由这个故事改编的电影有很多个版本,但每年其中至少有一部会放映——但也许最受欢迎的是木偶片《布偶圣诞颂》。“斯克鲁奇”已作为一个单词融入英语中,特指吝啬、贪婪的人。
The British always show a James Bond movie on Boxing Day, despite the suave, murderous Bond having little connection to Christmas! Perhaps the tradition that goes most against the spirit of the holiday, however, is the Romanian one. The brutal Romanian dictator, Nicolae Ceaucescu, was overthrown in December 1989, and executed after an hours-long trial on Christmas Day along with his wife Elena. Every year, Romanian TV shows the footage of the trial, execution, and the grisly pictures of the bodies!
篇5:欧美经典电影及其它视频推荐.
加州旅馆
隐形人
亚瑟王
伊利亚特
奥德赛
旦丁——神曲
十日谈
唐吉诃德 莎士比亚——威尼斯商人、仲夏夜之梦
莫里哀——伪君子、夏洛克、葛朗台、阿巴功、波流希金、可笑的女才子
歌德——少年维特之烦、浮士德
雨果——悲惨世界、笑面人、巴黎圣母院、九三年、海上劳工、德莱赛——珍妮姑娘
茶花女
战争与和平
牛虻
安娜卡列尼娜
傲慢与偏见 理智与情感
了不起的盖茨比
永别了,武器
鲁滨逊漂流记
第二十二条军规
呼啸山庄
少年维特之烦恼 儿子与情人
最受欢迎的电影
爱情的故事Love story
两小无猜
melody 人鬼情未了
unchained melody
哥伦布传
Columbus 大江东去 the river of no return 珠光宝气
Breakfast at Tiffany’s 壮志凌云
Top Gun
廊桥遗梦
the Bridges of Madison County 修女也疯狂
上帝也疯狂
子熊故事
疯狂原始人 我是可汗
乱世佳人
游龙戏凤
肖申克的救赎
飞越疯人院
追风筝的人
阿甘正传
我是可汗
动画电影
超级无敌掌门狗
超人特工队
虫虫特工队
飞越篱墙 风中奇缘
怪物史莱克
狗,将军与鸟
怪兽屋
风之谷、红猪、魔女宅急便、天空之城、幽灵公主
萤烛之墓
猫的报恩
捕鲸记
种下星星的日子《宫崎骏》
铁巨人
玩具总动员
森林王子
小鹿斑化
小马王
小熊维尼历险记
星际牛仔你
钟楼怪侠
真假公主
国王与小鸟
海底总动员
海贼王狐狸与猎狗
花木兰
幻想曲
幻想曲2000
灰姑娘
回忆三部曲
龙刀奇缘
鹿铃《中国》
美丽城三重奏
美丽密语《韩国》 美女与野兽
美人鱼
魔法阿妈《台湾》青蛙的预言《法国》
晴空战士《韩国》
睡美人
其它 最美的时光
小时代
伊丽莎白
卡萨布兰卡
亨利八世 十字军东征
律政俏佳人
哈姆雷特 王子复仇记 罗密欧与朱丽叶 蝴蝶梦 斯巴达克 欧也妮葛朗台 外国经典喜剧故事 庞贝末日 欲望号街车 包法利夫人 太阳浴血记 红宝石 飞瀑欲潮
妖妇 床头灯英语:傲慢与偏见 西雅图夜未眠
外语教学——教育类
(一)电影
生命因你而动
三傻大闹宝莱坞
朗读者
乡村女教师(苏)
浪潮(德)
万世师表(美)霍兰先生的乐章(美)
山村又犹有读书声(法)一个都不能少(国产)
黑板(伊朗)
热血教师 凤凰琴
坏老师
麻辣教师
吾爱吾师
街头日记 炫动我心
死亡诗社
心灵捕手
放牛班的春天 美丽心灵
蒙娜丽莎的微笑
高校风云
(二)其他视频
两百万分钟
中国教育能改变吗
听郑强教授的演讲
关于教育的书籍:
零距离美国课堂——王文
北大批判——薛渊
民主与教育——杜威
虎妈战歌——蔡美儿
教育及解放——张琨
卡威尔特的教育——卡威尔特 词汇描述习得与教育
情感与语言学习
篇6:欧美青春爱情电影推荐_排行榜
《家庭作业》The Art of Getting By(,美国)有点小励志、小成长、小清新的一部电影,那个谁,你家庭作业写完了吗?写完了就来看电影。
2《绯闻计划》Easy A(,美国)影片风格比较滑稽大胆,从性的角度勾勒出了美国校园的诸多生活图景。
3《怦然心动》Flipped(20,美国)超级经典喜剧爱情,本次推荐电影中最棒的一部,没有之一。
4《重返十七岁》17 Again(,美国)原来二十岁的身体和四十岁的心灵才是极品男人。
5《野孩子》Wild Child(,英国 / 美国 / 法国)富有质感的校园爱情喜剧,为人自私自利,傲慢刻薄的“野孩子”,被父亲送到一家以整洁严明而出名的英国寄宿学校去,桀骜不驯的她会改变吗?
6《灰姑娘之舞动奇迹》Another Cinderella Story(20,美国 / 加拿大)欢快浪漫的青春舞步,灰姑娘般的经历,欧美校园里的爱情童话故事。
7《青春爱欲吻》Angus, Thongs and Perfect Snogging(年,美国 / 德国 / 英国)比较有名的一部电影,根据英国喜剧天才露意丝・任尼森创作的八本日记体小说的第一本改编而成。讲述刚刚步入青春期女孩的叛逆和倔强随之而生,以及和男生自修接吻课。
8《大学新生》Sydney White(,美国)美国校园爱情版的白雪公主与七个小矮人。
9《灰姑娘的故事》A Cinderella Story(,美国 / 加拿大)现代版灰姑娘的故事,一个穿着粉红色运动鞋、手拿手机的灰姑娘形象与传统背道而驰,不过却与浪漫走得更近了。
10《贱女孩》Mean Girls(20,美国 / 加拿大)描述高中女生的社交小团体以及对于这些女生的影响。
拓展阅读:《贱女孩》简介
15岁的青春少女凯蒂・荷伦(林赛・罗韩饰演),跟随她动物学家的父母在非洲长大,那里艰苦的自然环境,养成了凯蒂坚强勇敢的性格。凯蒂觉得自己已经学会了适者生存这个道理,可是,当她回到美国来到一个新的环境时,她突然发现人与人之间的弱肉强食,要比自然界的更可怕:凯蒂经过漫长的旅行,终于回到了美国,来到伊利诺斯州的一所普通高中学习。为了适应新的环境,凯蒂暗自学习“生存法则”并很快凭着可人的外表加入了学校很光鲜的一个小圈子。
她温顺的性格也为她赢来两个要好的朋友。然而,一切平静,都在她爱上男孩亚伦(乔纳森・本尼特饰演)的那一刻发生变化。原来,亚伦是学校校花蕾吉娜(瑞秋・麦克亚当斯饰演)的前任男友,虽然她们已经分手,可是霸道又自负的蕾吉娜根本不能容许凯蒂的介入。于是,一场女孩之间的战争悄然开始。关于友情,关于尊严,关于诚恳,关于信任,女孩儿们将如何学会,如何长大
影片评价
人们的社交学习之路大多都从校园开始。从幼稚园开始,所有家中原本的掌上明珠与天之骄子渐渐了解这是个充满他者的世界。即使年龄幼小,在这个还不算成熟的群体之中,许多幼儿已经展现了与天俱来的相处本领,以大欺小或欺善怕恶都是常见的行为,如何欺负别人与保护自己成了每人自小就必学的社交功课。
但假使一个人从未上过学并与同济相处,面对社交的难题,会不会令人觉得更难以招架?凯蒂就是这样的一位女孩,因为父母长期在非洲工作的缘故,她自小接受家庭自学(Home School),直到十六岁才回到美国进入高中就读。在凯蒂的生长过程里,非洲动物是他最常接触的对象,耳濡目染的是动物间的丛林生存法则。本以为到美国高中就读摆脱了残酷的丛林,却没想到学校里的女孩世界,其实才处处暗藏危机与陷阱。
若不是因为遇到了达米安与珍妮丝,凯蒂人生第一天的学校生活一定惨兮兮。达米安和珍妮丝帮凯蒂的第一个忙,是带凯蒂远离可怕又观念错误的健康教育课。达米安和珍妮丝看著容貌美丽又身材都姣好的凯蒂,认为她一定不会有融入社群的困难。接著,达米安与珍妮丝开始向凯蒂介绍学校的风云人物:”整形塑胶人“(the plastics)。这是一个由三位娇娇女组成的小圈圈,她们不但拥有好身材,服装打扮也十分跟上流行,家世与财富更令人称羡,是许多女学生向往但不得其门而入的三人小组。
The Plastics这个称号十分有趣,电影里虽没有解释The Plastics的由来,但我们可以从plastic的原意”塑胶“来发想推测。Plastic有人造的意思,例如:整形手术叫plastic surgery。当达米安与珍妮丝用the plastics来称呼娇娇女三人组,字面上即传达了颇负面的意义。娇娇女们无论身材、身世及想法都非常接近,看起来像是同个模子刻的,此外,她们追求的目标都是非常肤浅(外表、帅哥男友、众人钦羡的目光),就像芭比娃娃一样,外表虽光鲜亮丽,但内在仍是像塑胶般空洞贫乏。“整形塑胶人”中带头的大姐大是蕾吉娜,个性泼辣自私并喜爱颐指气使,大部分同学都被蕾吉娜欺负过。蕾吉娜私底下有一本《麻辣书》(Burn Book),里面一页页都贴著从纪念册上剪下来的大头照,照片旁边则写著不堪入目的坏话,老师与学生都难逃一劫。
被达米安与珍妮丝耳题面命一番,凯蒂中午去学校餐厅时格外小心翼翼,因为每桌的学生都代表了各自不同的小团体,有的受欢迎与令人嫌恶的都共聚一堂。意外的是,凯蒂竟然吸引了蕾吉娜等三人的眼光,更应邀成功加入了“整形塑胶人”。向来讨厌娇娇女三人组的达米安和珍妮丝眼见这是个报复的好机会,要求凯蒂加入蕾吉娜,在”整形塑胶人“里当内奸,取得她们信任后挑拨离间、恶整蕾吉娜、最终目的是让三人组垮台。这场恶整行动让凯蒂成为双面人,表面上讨好蕾吉娜但心里却极力憎恨(蕾吉娜抢了她喜欢的男孩)。但诡异的是,突然成为全校最受欢迎的小组一员,看著其他学生羡慕的眼光与自己日与俱增的知名度,凯蒂其实十分享受这样的感觉,她也开始化妆、耍手段,甚至在《麻辣书》上写了数学老师卖毒这样的不实指控(凯蒂认为数学老师故意让她不及格)。这样的转变,让达米安与珍妮丝渐渐也开始讨厌凯蒂。
凯蒂与三人组的纠葛在《麻辣书》的内容被蕾吉娜蓄意公开时来到顶点,整个学校都掀起了波澜,学生们愤怒的互相怒骂打架,学校顿时化身凯蒂过去待过的非洲丛林。凯蒂此时被蕾吉娜憎恨,又失去好友戴米安和珍妮丝,她两边不是人,孤伶伶的,她从没想过女孩世界的生存法则远比想像中的困难。一如大家所希望的,电影仍然还给观众一个完美的结局。但《贱女孩》中所有的复杂整人手段与高中生活成功的让美国人引起共鸣,甚至编剧蒂娜・菲接受访问时,认为美国大人看这部影片会觉得有趣,而高中学生会觉得很像在看实境节目。也许不是所有人的成长过程都必须像凯蒂这般惨烈,但勾心斗角的同济竞争却是一生难以逃避的挑战
篇7:英文电影推荐
阿甘正传,红字,茶花女,巴黎圣母院,诺桑觉寺,双城记,理智与情感,爱吗,淑女本色,百万英镑,环游世界80天,红与黑,雾都孤儿,古墓丽影,小妇人,老人与海,呼啸山庄,罗密欧与朱丽叶,分手信,傲慢与偏见,简爱,成为简爱,乱世佳人,魂断蓝桥,人鬼情未了,四个婚礼和一个葬礼,西雅图不眠之夜,罗马假日,我最好朋友的婚礼,闻香识女人,爱国者,加勒比海盗系列,怪物史莱克系列,毕业生,歌舞青春系列,达芬奇密码,小鬼当家系列,乖乖女是大明星,笨贼妙探,粉红豹1和2,诺丁山,七磅,返老还童,一生的唯一,珍爱人生,律政俏佳人,我配不上她,变相怪杰,美女与野兽,瑜伽熊,汽车总动员,博物馆之夜,绿野仙踪,疯狂农庄,鼠国流浪记,龙骑士,斯巴达300勇士,零下八十度,消防犬,狮子王,流浪狗之家,斑点狗系列,飞屋环游记,虎兄虎弟,加菲猫,长大后,马利与我,音乐之声这个杀手不太冷,拯救大兵,费城故事,达芬奇密码,偷天换日,黑鹰计划,空军一号,穿着普拉达的魔鬼,纳尼亚传奇,盗梦空间,变形金刚,情归巴黎,三傻大闹宝莱坞,南极大冒险,光辉岁月,街头日记,勇闯夺命岛,空军一号,肖申克的救赎,驯龙记,天使爱美丽,海上钢琴师,贫民窟的百万富翁,勇敢的心,暴力街区,火星人玩转地球,独立日,绝地战警,黑衣人,叫我第一名,最后的舞者,一酷到底,老家伙,全民情敌,附注:我爱你,当幸福来敲门,生死狙击,天伦之旅,弱点,迫在眉梢,忠犬八公的故事,和莎莫的500天,幸福终点站,假结婚,暮光之城,史密斯夫妇,后天,2012,鬼妈妈,辛德勒的名单,冰河世纪,17 AGAIN,泰山,阿拉丁神灯,生活大爆炸,闪电狗
篇8:欧美电影推荐
关键词:协同过滤,数据稀疏,电影推荐系统
0引言
协同过滤算法是推荐系统的主要算法。本文简单介绍了协同过滤算法,表明数据稀疏是协同过滤算法的一个主要问题,解决数据稀疏问题可以提高协同过滤算法的可靠性及准确度。针对数据稀疏问题提出了自己的见解,将前人对协同过滤算法的改进用于电影推荐系统中,在一定程度上解决了由数据稀疏导致的推荐系统可靠性不高的问题。
1协同过滤算法与数据稀疏问题
协同过滤(Collaborative Filtering)主要有3种推荐算法:基于用户(uers-based)的推荐算 法和基于 项目 (itembased)的推荐算法[1]。协同过滤算法存在的主要问题有冷启动问题、数据稀疏问题、实时性问题、空间扩展问题。 冷启动问题是数据稀疏问题的一个特例。本文采用基于用户的推荐算法。
基于用户的推荐算法是通过分析不同用户对物品的评分,通过模型计算用户之间的相似度,然后基于用户的相似度进行推荐。
首先输入用户资料,建立用户资料数据库。同时通过收集用户的历史行为和评分行为,将这些行为转换为用户对物品的评分,建立用户评分矩阵。
然后建立最近邻集,针对目标用户和数据库中的所有用户进行计算,找到相似度较高的用户建立最近邻集。计算用户之间相似度的常用方法有Person相关系数(见式1)、余弦相关性 系数 (见式2)和修正余 弦相关性 系数[2](见式3)。
其中,sim(Ui,Uj)表示用户i和用户j的相似度, Ri,y、Rj,y表示用户i和用户j对项目y的评分,表示用户i和用户j的评价均值[3]。
最后得出推荐结果。根据建立的最近邻集,计算评测值(见式4),根据评测值大小进行推荐。
根据上述步骤可以 看出,用户的评 分决定用 户相似度。所以,用户的评分数据稀疏会导致用户相似度误差很大,推荐系统的可靠性不高。解决数据稀疏问题是提高推荐系统可靠性的关键。
2改进的协同过滤算法
数据稀疏是影响协同过滤算法的主要问题。解决数据稀疏问题的基本方法有简单填充法、基于聚类的方法、相似度传递法等。对稀疏矩阵进行填充是这些方法的核心思想。
本文运用一种改进的协同过滤算法改善数据稀疏问题。改进算法的思想是改进填充数据稀疏矩阵的数值,提高协同过滤算法的可靠性。首先在最近邻集中计算目标用户与最邻近之间的相似度,每个最近邻用户都产生一个预测值[4],如式(5)所示:
其中,Ria,y表示目标用户a的最近邻i对项目y的预测评分,Ri,y表示用户i对项目y的实际评分,分别表示用户a和用户i的评分均值,sim(i,a)表示用户a和用户i的相似度。由此得到一个预测评分矩阵,在此基础上根据式(6)得到评分矩阵。
3实验结果
现通过实验来验证改进策略的有效性。实验所用数据来自Movielens数据集,实验所得数据是改进策略的精度值,如图1所示。图1表明改进的协同过滤算法的精度值在0.8~1之间,比较稳定,误差不大。精度值的数值较高,说明该算法具有有效性。因此,实验结果表明,改进的协同过滤算法误差小、稳定性高,且具有有效性。
4电影推荐系统模型
通过对现有电影推荐系统的观察和研究,结合上述改进算法,本文设计提出 基于协同 过滤的电 影推荐系 统模型,如图2所示。
5结语
篇9:四月电影推荐
几千年前外层空间魔王在大猩猩的帮助下差点摧毁了整个地球。但一群勇士成功打跑大猩猩并将魔王困在地底深处恢复了地球秩序。几千年后侥幸逃脱的邪恶势力短笛想趁千年一遇的日全食卷土重来。大猩猩被打跑后变身人类婴儿被收留后长大成为了十几岁的悟空。爷爷的训练让他具有超乎常人的功力。
悟空在他的18岁生人哦这天拿着爷爷送的宝贝四星龙珠偷偷来到同学家参加晚会。但他突觉异样马上离开晚会回家他发现自己家房子被毁爷爷被杀。爷爷临终遗言让他去找龟仙人了解龙珠的秘密、自己的身世和报仇的办法。悟空找到龟仙人得知邪恶势力妄图集齐七颗龙珠、唤来神龙、让魔王重回人间。为拯救世界悟空需要寻找其他的龙珠。
此时短笛也在寻找悟空和七龙珠。在你争我夺中七颗龙珠都被找到了不过却是凑齐在短笛手中他还利用日全食让悟空变回了大猩猩。就在千钧一发之际龟仙人舍身激发了悟空的人性。悟空也由此调动全身气力打败了短笛找回了七颗龙珠。神龙现身拯救了世界也让龟仙人起死回生。地球回复了秩序。
日本漫画家鸟山明的知名作品《七龙珠》好莱坞真人电影版,由20世纪福克斯公司制作,周星驰担任制片人,周润发扮演悟空的师父“龟仙人”,华裔导演黄毅瑜(James wong)负责编导。
和原著相比,电影进行了比较大幅度的改编,不仅仅是周润发扮演的龟仙人从驼背小老头变成了花衬衫大叔也不再好色之外,主角孙悟空变形之后不再是大猩猩、大魔头短笛不是绿色的。不过,孙悟空的老婆琪琪和悟空舌吻等内容(小朋友记得捂住眼睛)也屡次受到漫画迷非议。
此前曾有新闻表示原著作者鸟山明看了剧照和预告片后,简直不敢相信这是自己的作品,因此对影片的监制周星驰也有诸多的不满,嫌他改动太多。不过日前他在日本看了试映之后,又表示电影是另外一种艺术,所以希望龙珠的粉丝能够以一种全新的角度去看。
在预告片中,可以看到一幕有如核弹爆炸一般的场面,将整个城市夷为平地。从目前曝光的视频片段看,场面就已经相当震撼了,相信届时在大银幕上配合音响效果,一定会达到惊人的效果。
除了这一场面外,影片在场景和特效上都与《功夫之王》非常相似,都是脱胎于神话故事,因此场景的设置中充满了兼具传统和富有想象两种特色的中国元素。演员在服装的打造上也遵循既中式又有现代感,而场景上则时有大漠洞窟,时有小溪瀑布,时有寺庙客栈,间中再穿插一些现代的汽车、摩天大楼等穿越画面。
温暖的小粘土
澳大利亚粘土动画《玛丽和马克思》(Mary and Max)近日曝光了海报。该片是圣丹斯电影节开幕大作,是一部讲述笔友之间20多年友情的动画作品,同时这也是导演的半自传式的影片。讲述了两股古怪笔友长达20年的友情,怪异却纯真。
《玛丽和马克思》根据真实的故事改编,却简单得不可思议。8岁的玛丽丁克尔是一个居住在墨尔本孤独的小姑娘(影片中这个部分是彩色的);马克思霍尔维茨是一个居住在乱糟糟的纽约市区,肥胖、患自闭症的44岁犹太人(马克思的部分影像则变为黑白)。一个偶然的机会,他们找到了对方并开始了跨越两个大洲、持续了20年的通信。
我们跟随着一封封信,进入了一场关于友情、自我和对自我的剖析之旅。《玛丽和马克思》形式虽是稚拙的粘土动画,但影片涉及的话题却很宏大。故事充满了黑色而怪诞的幽默感,很有些英伦喜剧的味道。影片配音阵容更是强大。两位澳洲本土影星《阳光小美女》中的托妮科莱特、艾瑞克巴纳及菲利普塞默霍夫曼加盟。
记住,这世界怪诞而疯狂、让人困惑,但好在我们还拥有友情。《玛丽和马克思》将在4月9日澳洲公映。
让孩子们在真实生活里冒险
世界地球日那天,迪士尼公司特别选了这天宣布他们公司新的标牌“迪士尼自然”(Disneynature)成立,以后迪士尼将在这个标牌下制作高品质的自然电影纪录片,其中打头阵的就是在去年风靡全球的BBC系列纪录片《我们的地球/行星地球》(PlanetEarth)的电影版《地球》(Earth)。
作为迪士尼家族的新成员,“迪士尼自然”将把视角瞄准我们赖以生存的这个星球,同时依托迪士尼的强大商业平台(媒体、出版物、授权产品、主题公园、教育机构),向人们宣扬环保理念。“迪士尼自然”推出的第一部影片就是全境展现地球胜景的纪录片《地球》(Earth),该片由BBC与Greenlight Media共同制作,将在世界地球日(2009年4月22日)首映,《星球大战》里为“黑武士”达斯维达配音、《狮子王》里为木法沙配音的詹姆斯厄尔琼斯(James Earl Jones)将担任英语解说。
迪士尼的CEO罗伯特艾格(Robert A.Iger)说:“我们喜欢在传承遗产和开拓创新问寻找平衡,‘迪士尼自然’就是个很好的例子,我们把迪士尼一贯秉承的理念‘在真实生活里冒险’交到了运用先进科技的当代电影人手中。我们希望‘迪士尼自然’能唤醒大家对美丽而脆弱的大自然的理解与热爱。”
迪士尼主席迪克库克(Dick Cook)也表示,“迪士尼自然”的目标就是提供高品质、轰动性的自然纪录片,让每一位观众看到前所未见的自然世界,并为大自然的庄严和伟大而折服,而且“迪士尼自然”制作的影片只有在大银幕上才能充分欣赏。
科学战胜一切
3DCG动画版《科学小飞侠》,以2009年春的全美公映作为目标开始制作。《科学小飞侠》是根据1972年开始播出的日本同名动画改编,故事讲述的是5个年轻的超级英雄被一家国际科学组织召集到一起,以对付高科技装备的“恶魔党”(Galactor),后者妄图控制地球上的自然资源,忍者队成员想要阻止他们必须击败他们造的各种各样的怪物。
这部风靡日本的205集的动画片分别于1978与1986年被改编成为《星球之战》(Battle 0f the Planets)和《重力战队》(G-Force)在美国播出,影响了无数的美国人,其中就包括导演凯文蒙洛。“我就是小时候受《科学忍者队》的影响才走上这条道路的,现在能有机会把它搬上大荧幕我感到非常的激动。对我来说,算是儿童时期的梦想成真吧!”导演如是说道。
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