电影网站提供了一个分布式电影推荐系统的源代码。

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简介：
该项目为北京大学2019年秋季的“云计算与大数据平台”课程所完成的分布式电影推荐系统。它巧妙地融合了Hadoop、Hbase、Spark、MongoDB和Django等流行的开源框架，构建了一个高度可靠且分布式的电影推荐解决方案，并为用户提供了便捷的Web界面进行访问。该系统具备了核心的功能，包括用户登录与注册、个人信息的维护、按类别展示电影列表、电影搜索功能以及详细的电影信息浏览。此外，用户还可以查看电影评分和评论。同时，系统还包含一个后台管理模块，用于管理电影推荐策略。具体而言，该系统采用了协同过滤推荐、兴趣推荐以及在线推荐等多种方法。系统的整体架构如图2所示。为了验证系统的性能和可行性，我们基于MovieLens 20M6数据集进行了实验，并将数据集中的rating.csv文件存储在HDFS中并创建副本。同时，我们从IMDB7网站爬取了包含电影基本信息和图片的数据集，对电影基本信息进行了处理后存储到MongoDB数据库中；而电影图片则存储在Hbase集群中。计算模块则运行在YARN上进行资源分配，其中Spark负责离线推荐计算任务的执行（每天执行一次），Spark Streaming负责实时在线推荐计算的需求响应。

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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。

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

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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-源码分享

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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。

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）。

亲手构建一个电影推荐系统

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本项目旨在通过Python和机器学习算法，建立个人化的电影推荐引擎。从数据预处理到模型训练，全程动手实践，探索协同过滤与内容基础推荐方法。自己动手搭建电影推荐系统可以参考高手的作品。重要的实现部分包含具体的代码，可供开发者借鉴。

电影推荐系统的源数据来自MovieLens网站！

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本项目基于MovieLens网站提供的丰富电影数据，构建了一个高效精准的电影推荐系统，旨在为用户提供个性化的观影建议。电影推荐系统所使用的源数据来源于MovieLens网站。

电影推荐系统的电影评分数据集

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本项目提供一个包含用户对各类电影评价的数据集，旨在为开发与优化个性化电影推荐系统的研究者们提供宝贵资源。电影评分数据集用于构建电影推荐系统。该数据集包含两个文件：movies.csv 和 ratings.csv。 - movies.csv 文件共有 27,279 行，除去表头外，每行代表一部电影，并用三个字段表示：电影ID（movieId）、电影名称（title）和电影类型（genres）。 - ratings.csv 文件则有 20,000,264 行，除开第一行为表头之外的每一行记录了一位用户对某一特定影片的评分信息。这些数据包括了用户ID（userId）、电影ID（movieId）、评价值（rating），以及使用Unix时间戳表示的评分日期。此外，在这两个文件中并没有提供任何用户的个人信息，这可能是为了保护个人隐私而采取的一种措施。另一个相关数据集是 ratings.dat 文件，该文件包含了来自超过 6000 名用户对大约近 3900 部电影的总计约 1,000,209 条评分记录。所有这些评价都是整数形式，并且范围限定在从 1 到 5 的区间内，每个单独的影片至少获得了超过二十条这样的评价值数据。以上描述中没有提及任何联系方式或网址信息。

十个免费看电影的网站推荐.doc

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本文档提供了十款无需付费即可享受电影资源的优质网站列表，旨在帮助用户轻松找到合法且高质量的在线观影平台。根据给定文件的信息，我们可以总结出以下相关的IT知识点： ### IT知识点分析 #### 一、免费电影网站排行标准 1. **免费性**：确保所有列出的网站均为免费提供服务。 2. **广告控制**：避免包含过多弹窗广告的网站，以提升用户体验。 3. **更新速度**：网站需具备快速更新内容的能力，确保用户能够观看到最新电影。 4. **资源丰富度**：拥有大量库存影片，满足不同用户的观影需求。 5. **播放速度**：确保流畅的播放体验，减少缓冲等待时间。 6. **地域限制**：避免有地区访问限制的网站，确保全球用户都能访问。 #### 二、具体网站介绍 1. **极限影音** - 特点：中国最早的免费电影网站之一。 - 优势：更新速度快，口碑好。 - 局限性：存在在线人数限制，需抢线观看。 2. **007免费在线电影** - 特点：后起之秀，无需注册。 - 优势：更新速度快（每日至少30部新片），开发了客户端软件。 - 局限性：未提及。 3. **新快电影** - 特点：电影搜索引擎。 - 优势：库存丰富。 - 局限性：部分影片不提供在线播放。 4. **娱如意** - 特点：联通视频平台。 - 优势：速度较快。 - 局限性：需要较高配置，需注册。 5. **世纪前线** - 特点：广州电信主办的娱乐网站。 - 优势：提供免费电影多年，速度不错。 - 局限性：需注册，有时需抢线观看。 6. **POCO电影** - 特点：免费电影交流站点。 - 优势：提供免费电影下载，支持P2P下载。 - 局限性：需安装专用软件。 7. **KAN51在线小电影** - 特点：专注于在线观看小电影和综艺节目。 - 优势：播放速度快。 - 局限性：未提及。 8. **BTChina联盟** - 特点：提供免费BT电影下载。 - 优势：种子资源丰富，下载速度快。 - 局限性：未提及。 9. **电骡·中国** - 特点：基于电骡P2P软件的下载平台。 - 优势：可下载国内外独家资源。 - 局限性：需安装电骡软件。 10. **超级VOD** - 特点：在线电影网站。 - 优势：播放速度快。 - 局限性：需注册观看。 ### 额外知识点除了上述关于免费电影网站的知识点外，文档中还提到了一些与成本会计相关的知识点，这些内容虽然与计算机领域关联不大，但仍值得了解： - **比率分析法和比较分析法**：无法单独测算出各因素的影响程度。 - **约当产量比例法**：分配原材料费用与加工费用所用的完工率可能不一致。 - **直接分配法**：分配辅助生产费用时不考虑各辅助车间之间的相互提供情况。 - **废品损失**：在生产过程中发现的不可修复废品的生产成本和可修复废品的修复费用。 - **分步法**：各步骤之间进行成本结转，是一种重要的成本计算方法。以上是根据给定文件整理出的相关IT知识点及额外的知识点，希望能够帮助您更好地理解相关内容。

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