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电影推荐系统的源代码

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简介：
这段源代码构建了一个高效的电影推荐系统，能够通过分析用户观影历史和偏好，智能地提供个性化的电影推荐。 寻找基于Java编写的电影推荐系统源代码及测试数据的资源。这样的请求关注的是获取一个用Java语言开发的电影推荐系统的完整实现，包括其源代码以及用于验证该系统功能性的测试数据集。

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  • 电影推荐系统的源代码
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    本项目是一个基于Python开发的电影推荐系统源代码，采用机器学习算法分析用户观影行为数据，旨在为用户提供个性化的电影推荐。 寻求关于用Java编写的电影推荐系统的源代码与测试数据的建议或资源分享。
     
  • 电影推荐系统的源代码
    优质
    这段源代码构建了一个高效的电影推荐系统，能够通过分析用户观影历史和偏好，智能地提供个性化的电影推荐。 寻找基于Java编写的电影推荐系统源代码及测试数据的资源。这样的请求关注的是获取一个用Java语言开发的电影推荐系统的完整实现，包括其源代码以及用于验证该系统功能性的测试数据集。
     
  • 电影推荐系统-MovieRecommend：源码
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    MovieRecommend是一款基于Python开发的电影推荐系统源代码，通过分析用户历史观影数据，应用机器学习算法实现个性化电影推荐。 电影推荐系统（本科毕业设计）-实现用户登录、评分与推荐功能，并采用协同过滤算法。 作者序： 我完成毕业设计的时间线请参考README末尾的记录，请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入，仅供本人在完成毕业设计过程中的记录。本毕设于2018年工作，与当前主流技术存在差异，大家可以尝试利用深度学习算法来改进推荐结果。 系统流程： 用户注册并登录系统后，可以对已观看的电影进行评分，并点击提交按钮。随后，在页面上点击“查看推荐”按钮即可显示根据协同过滤算法计算出的个性化电影列表。 如何使用： 1. 首先将项目克隆到本地计算机中。 2. 使用PyCharm打开movie推荐文件夹，安装必要的依赖项。 3. 将所需的CSV格式数据导入MySQL数据库表中。具体操作请参考相关文档，并确保配置好数据库设置；注意可能需要修改settings.py和views.py中的部分代码以适应实际情况。（本项目默认使用端口号为3307的本地MySQL服务器，用户名为root，默认密码为admin，使用的数据库名称需自行设定）。
     
  • Python电影推荐系统代码.zip
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    本项目提供了一个基于Python实现的电影推荐系统源代码。利用数据分析和机器学习算法对用户行为进行预测，以个性化方式为用户推荐电影。 Python电影推荐系统源码.zip
     
  • 电影推荐系统-源码分享
    优质
    本项目提供一个全面的电影推荐系统源代码，旨在帮助开发者和研究者构建个性化推荐模型。包含算法实现、数据处理等模块。 电影推荐系统采用在线前端vue vuex项目，并使用后台spring boot jpa mahout进行主页推荐评分。
     
  • 基于Hadoop的电影推荐系统源代码.zip
    优质
    这是一个基于Hadoop平台开发的电影推荐系统的源代码压缩包，旨在利用大数据技术实现高效、个性化的电影推荐功能。 大数据课程课设设计基于Windows 10、Hadoop 2.8.3、Python 3.6以及MySQL 8.0。
     
  • Movie-Vue：电影推荐系统的前端源码
    优质
    Movie-Vue是一款基于Vue框架构建的电影推荐系统前端代码，旨在提供用户友好的界面和流畅的交互体验，帮助用户探索和发现新电影。 电影推荐系统前端使用Vue和Vuex进行在线开发，后台采用Spring Boot与JPA框架，并结合Mahout算法实现个性化推荐功能。主页展示用户评分及推荐内容。
     
  • Moviesite: 分布式电影推荐系统源码
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    Moviesite是一款分布式架构设计的电影推荐系统开源项目，通过用户行为分析实现个性化电影推荐，适用于大规模在线应用环境。 分布式电影推荐系统是北京大学2019年秋季《云计算与大数据平台》课程项目的一部分。该系统是一个结合了Hadoop、Hbase、Spark、MongoDB以及Django等开源框架的高可用性分布式电影推荐解决方案，并为用户提供了一个友好的Web界面访问方式。 ### 系统功能 - **基本功能**： - 登录注册 - 用户信息维护 - **电影展示与搜索**： - 按类别显示电影列表 - 支持用户进行电影搜索查询 - **详细信息查看及互动**： - 查看具体影片的详情页，包括评分和评论功能 ### 后台管理模块 后台管理系统具备以下主要职责： 1. 管理各类数据输入与输出； 2. 进行数据分析、处理以及推荐策略调整。 ### 推荐算法体系框架 本项目采用了一套融合了协同过滤及兴趣偏好分析的混合式推荐架构，旨在为用户提供个性化的电影建议服务。系统会根据用户的历史行为和反馈信息不断优化其个性化推荐结果，并支持实时更新以适应用户的最新需求变化。 #### 系统架构概述 如图所示（注：此处指代原文中提及但未在重写文本中包含的图表），我们的数据模型基于MovieLens 20M数据集，其中评级记录被存储于HDFS文件系统内并复制备份。同时从外部网站抓取电影的基本信息及影像资料，并经过预处理后分别存入MongoDB数据库和Hbase集群之中。 计算任务执行方面，则主要依靠YARN资源管理系统来调度管理Spark引擎进行离线推荐算法的周期性运行以及在线场景下的即时响应服务，确保系统的高效稳定运作。
     
  • SpringMVC电影推荐系统
    优质
    SpringMVC电影推荐系统是一款基于Spring MVC框架开发的应用程序，旨在为用户提供个性化、高效的在线电影推荐服务。该系统通过分析用户的观影历史和偏好，精准推送符合用户口味的影片，极大地提升了用户体验与满意度。 Spring MVC电影推荐系统（包含数据库文件）。
     
  • 电影推荐系统：MovieRecommender
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    MovieRecommender是一款专为影迷设计的个性化电影推荐工具。通过分析用户的观影历史和偏好，提供精准且多元化的影片建议，帮助用户发现更多喜欢的电影。 电影推荐人项目由Bernard Kurka开发。该项目使用Python通过余弦相似度构建了基于项目和基于用户的电影推荐系统，并在Jupyter笔记本中创建了一些功能以根据用户输入运行建议。 数据集包含600位用户对10万部电影的评分，其中9千个电影标题可从GroupLens Research获得。推荐人分为两类：基于项目的推荐和基于类型的推荐。前者通过计算电影之间的余弦相似度来构建；后者则首先查找具有相同类型特征的电影，并选择最佳分级相似性。 对于基于用户的推荐系统，则使用每个人的9000部影片评分向量，以此计算两个用户之间的余弦相似度。此外，项目还导入了Bernardo对65部电影的评分数据以供参考。