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基于Spring、Redis和MongoDB的电影推荐系统源码及项目说明.zip

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简介：
本资源包含一个使用Java Spring框架，并结合Redis缓存技术和MongoDB数据库设计的电影推荐系统的完整源代码与项目文档。适合后端开发人员学习研究。 【资源说明】1、该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目的参考资料进行学习借鉴。3、如需实现其他功能，请确保能够看懂代码并热爱钻研，自行调试以完成相关需求。该资源基于Spring+Redis+MongoDB技术栈构建的电影推荐系统源码及项目说明.zip。

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  • 基于Spring、Redis和MongoDB的电影推荐系统源码及项目说明.zip
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    本资源包含一个使用Java Spring框架，并结合Redis缓存技术和MongoDB数据库设计的电影推荐系统的完整源代码与项目文档。适合后端开发人员学习研究。 【资源说明】1、该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目的参考资料进行学习借鉴。3、如需实现其他功能，请确保能够看懂代码并热爱钻研，自行调试以完成相关需求。该资源基于Spring+Redis+MongoDB技术栈构建的电影推荐系统源码及项目说明.zip。
     
  • Python在线电影推荐系统（含源码及说明）.zip
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    本资源提供一个基于Python实现的在线电影推荐系统的完整代码和详细文档。通过分析用户历史观影记录，采用机器学习算法预测并推荐个性化影片，帮助提升用户体验与平台粘性。适合开发者、数据分析人员学习研究。包含源码及使用说明，方便快速上手实践。 本项目包含完整的Python代码、数据库脚本以及相关软件工具，涵盖了前后端的全部内容。系统功能完善，界面美观且操作简便，具备高度的实际应用价值并便于管理。 技术组成如下： - 前端：HTML - 后台框架：Python - 开发环境：PyCharm - 数据库可视化工具：Navicat 部署步骤简单易行，在PyCharm中打开项目后使用pip安装所需依赖，然后运行即可。如有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。
     
  • 基于Spring Boot的电影推荐系统.zip
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    这是一个基于Spring Boot框架开发的电影推荐系统项目。通过整合用户行为数据与电影信息，利用先进的算法为用户提供个性化的电影推荐服务。 本系统所需的电影数据主要来源于IMDB、Movielens以及豆瓣网站。该系统包含两个数据集：第一个是电影信息数据集，由IMDB提供电影的基本信息，包括名称、年份、导演、演员及IMDb号（其中IMDb号为唯一标识）。通过使用爬虫技术抓取对应的豆瓣电影图片。此数据集中约有20,000条记录。 第二个数据集是用户评分数据集，该部分的数据来自Movielens提供的6,000名用户的评价信息，针对5,000多部电影的评分。此数据集中大约包含60万条记录。系统涉及的技术包括Python爬虫（使用requests框架）和MySQL数据库设计。 有关更详细的信息，请参阅相关文档或资料。
     
  • 基于Python和Hadoop的电影推荐系统实现+源代码+文档说明
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    本项目基于Python与Hadoop构建了一个高效能的电影推荐系统，并提供了详尽的源代码及文档指导。旨在通过数据分析技术提升用户体验，增强个性化推荐效果。 本项目旨在通过编写基于Hadoop的电影推荐系统代码来掌握在Hadoop平台上的文件操作及数据处理技能。该项目适用于计算机、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计。 作者是一位资深算法工程师，拥有10年的工作经验，在Matlab、Python、C/C++和Java等领域积累了丰富的项目实战经验和理论知识。擅长领域包括但不限于：计算机视觉、目标检测模型开发与优化；智能优化算法的研究及应用；神经网络预测技术的探索；信号处理方法的设计及其在实际场景中的实现；元胞自动机建模技巧的应用研究；图像处理算法的研发和改进措施实施等。 本项目采用Windows 10操作系统，Hadoop版本为2.8.3，Python环境要求至少支持3.x版本，并推荐使用VSCode作为主要开发工具。此外，MySQL数据库系统需安装至最新版（如：MySQL 8.0）。
     
  • 基于Spark的电影推荐系统代码及数据（期末项目）.zip
    优质
    这是一个基于Apache Spark开发的电影推荐系统期末项目资源包，内含项目源代码和相关数据集，旨在利用机器学习技术实现个性化电影推荐。 基于Spark的电影推荐系统完整代码+数据（期末大作业）.zip包含了使用Python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，同时利用Spark进行数据处理，并实现电影推荐功能。整个项目代码完整且可直接下载运行。
     
  • 电影推荐系统的大数据实训项目源码.zip
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    本项目为基于大数据技术的电影推荐系统实训代码集锦，旨在通过实际操作加深对推荐算法和数据分析的理解。 大数据实训项目源码：电影推荐系统.zip
     
  • 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。
     
  • 基于Django和MySQL的在线电影推荐系统源码.zip
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    本资源提供了一个基于Python Django框架与MySQL数据库构建的在线电影推荐系统的完整源代码。该系统集成了用户评价、电影详情展示及个性化推荐功能，为开发者提供了丰富的学习案例和技术参考。 使用Django+MySQL实现的在线电影推荐系统源码 这段文字经过简化处理后如下： 采用Django框架结合MySQL数据库开发的在线电影推荐系统的代码。 如果需要更详细的描述，可以这样写： 该系统利用了Python的Web框架Django和关系型数据库管理系统MySQL来构建。它能够根据用户的喜好提供个性化的电影推荐服务，并且具备用户注册、登录以及查看个人观影记录等功能。
     
  • 基于Spring Boot、WebSocket和Redis的分布式即时通讯群聊系统源码及项目使用说明.zip
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    这是一个包含完整源代码和详细使用指南的项目文件包，旨在帮助开发者理解和实现一个利用Spring Boot框架、WebSocket技术和Redis数据库构建的高效分布式即时通讯群聊应用。 该项目是基于Spring Boot+WebSocket+Redis开发的分布式即时通讯群聊系统源码及项目使用说明。此项目为个人毕业设计作品，评分达到95分，并经过严格调试确保可以运行。适合计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载并使用，也可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等参考。 该项目主要实现了以下功能： - 分布式WebSocket推送服务：客户端向任意一个IM服务器发送消息后，其他所有IM服务器都能接收到该条消息，并通过WebSocket将这条消息推送给同群组内所有在线连接的客户端（基于Redis订阅/发布机制及WebSocket实现）。 - 临时群聊快速搭建功能，适用于直播间聊天、游戏内的即时通讯场景。 - 群聊历史记录查询功能：提供HTTP接口来获取特定聊天室的历史信息。 - 自动清理长期未使用的聊天组：利用Redis键值过期特性自动删除长时间没有活动的群组。 - 实时推送用户加入的所有群组最新动态（通过WebSocket连接实现）。 - 用户登录状态验证机制，使用Redis Token进行身份认证管理。 - 消息撤回功能：允许在一定时间内撤销已发送的消息，并提供HTTP接口来执行此操作。
     
  • 基于用户画像的电影推荐系统设计项目.zip
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    本项目旨在通过构建个性化用户画像，开发智能电影推荐系统，以提高用户体验和平台粘性。 本段落主要介绍一种基于Django框架的系统开发方法，该方法采用MTV模式，并结合MongoDB、MySQL和Redis数据库技术。数据来源主要是从豆瓣平台爬取的电影信息。此管理系统着重于利用用户的基本信息以及使用行为记录等来优化用户体验。 管理信息系统是一种通过计算机技术实现的应用程序，旨在提高工作效率、减少错误发生率、增强安全性，并提供必要的数据分析支持。以下是几种常见的管理信息系统： 1. 学校管理系统：用于处理学生和教职员工的信息资料，包括课程安排、成绩管理和考勤情况记录等。这类系统有助于提升学校内部的组织效率及信息管理水平。 2. 人力资源管理系统（HRM）：专门针对企业的人力资源管理工作而设计的应用程序，涵盖招聘流程、培训活动、薪资福利以及绩效考核等多个方面。该类软件能够帮助企业更加高效地管理员工队伍，并促进其工作表现和满意度的增长。 3. 库存管理系统：用于监控商品或原材料的库存状况，防止出现过量积压或者短缺的情况发生，从而优化供应链的整体运作效果。 4. 客户关系管理系统（CRM）：专注于维护与客户之间的互动记录及销售机会追踪等功能模块。通过使用这类工具可以更好地了解客户需求并提高客户的忠诚度和满意度。 5. 医院信息系统：用于管理和跟踪患者的医疗档案、医生值班表以及药品库存等信息，以此来改善医疗服务的质量和效率水平。 6. 财务管理系统：负责记录与管理组织机构的财务交易详情及报告编制等工作内容。这类系统对于确保企业的会计准确性和透明度具有重要作用。