大数据概论课程设计——利用KNN和MapReduce进行电影网站用户性别的预测(含课程设计报告)

简介：
本课程设计通过应用KNN算法与MapReduce技术，分析电影网站数据以预测用户性别，旨在探索大数据环境下基于机器学习的个性化推荐系统的构建方法。 ### 项目背景 M 网站是一个广受用户喜爱的电影社区平台，提供详尽的影片介绍、评论以及上映影片的信息查询与购票服务。用户可以在平台上记录自己想看、正在观看或已经看完的电影，并可以为这些电影评分和撰写影评。为了提升用户的使用体验及满意度，网站计划引入更加精准且个性化的电影推荐功能。 ### 操作要求 1. 理解 KNN（K-Nearest Neighbors）算法的工作原理。 2. 掌握如何利用 MapReduce 编程实现 KNN 算法。 3. 学会使用 MapReduce 编程来评估 KNN 分类器的性能。 ### 项目分析 个性化电影推荐服务能根据用户的特定需求提供定制化的建议。例如，不同性别的用户偏好不同的电影类型：大多数男性可能更喜欢警匪片或动作片，而女性则倾向于浪漫爱情故事。因此，当一位女会员登录网站时，系统可以为她推送最新的浪漫爱情影片；而对于男会员，则推荐近期上映的警匪或动作类新作。 相比传统的面向全体用户的推荐方式（如基于评分的好评排行榜、热门电影榜单等），这种个性化的推荐策略更能满足特定用户的真实需求。这不仅能够提升用户体验，还有助于增强用户对平台的粘性。