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毕业设计项目-基于联邦学习的电影推荐系统代码包（Java+HTML+Python，使用FATE 1.3.1框架）.zip

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简介：
本作品为基于联邦学习的电影推荐系统，采用Java、HTML及Python语言开发，并利用FATE 1.3.1框架实现数据安全共享与模型训练。代码已打包，便于安装运行。 毕设项目_基于联邦学习的电影推荐系统源码(java+html+python_学习框架FATE1.3.1).zip【项目资源介绍】 1、准备一台配置足够的服务器，并安装CentOS 7操作系统。 2、安装Python 3.6，更改usr/bin链接。 3、安装virtualenv 和 virtualenvwrapper工具。 4、安装JDK 1.8并设置环境变量。 5、安装MySQL 5.6并创建用户和密码。 6、安装Docker 19.08以及 Docker-Compose 1.24.0版本。 7、检查本地的8080，9360，9380端口是否已被占用。 8、通过wget命令下载FATE 1.3.1安装包，并解压。 9、运行install_standalone_docker.sh脚本，在Docker中安装FATE框架。 10、使用docker exec命令启动并执行FATE程序。

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  • 毕业设计项目-基于联邦学习的电影推荐系统代码包（Java+HTML+Python，使用FATE 1.3.1框架）.zip
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    本作品为基于联邦学习的电影推荐系统，采用Java、HTML及Python语言开发，并利用FATE 1.3.1框架实现数据安全共享与模型训练。代码已打包，便于安装运行。 毕设项目_基于联邦学习的电影推荐系统源码(java+html+python_学习框架FATE1.3.1).zip【项目资源介绍】 1、准备一台配置足够的服务器，并安装CentOS 7操作系统。 2、安装Python 3.6，更改usr/bin链接。 3、安装virtualenv 和 virtualenvwrapper工具。 4、安装JDK 1.8并设置环境变量。 5、安装MySQL 5.6并创建用户和密码。 6、安装Docker 19.08以及 Docker-Compose 1.24.0版本。 7、检查本地的8080，9360，9380端口是否已被占用。 8、通过wget命令下载FATE 1.3.1安装包，并解压。 9、运行install_standalone_docker.sh脚本，在Docker中安装FATE框架。 10、使用docker exec命令启动并执行FATE程序。
     
  • 毕业设计：基于SSM框架的电影推荐系统
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    本项目为基于SSM（Spring+Spring MVC+MyBatis）框架开发的电影推荐系统，旨在通过用户行为分析实现个性化电影推荐。 本次项目是一个基于大数据过滤引擎的电影推荐系统，包括爬虫、电影网站（前端与后端）、后台管理系统以及使用Spark构建的推荐系统。 该电影推荐网站采用SSM框架开发，类似于流行的豆瓣平台。用户可以在网站上浏览和搜索电影信息，并且根据用户的浏览记录实时获得个性化电影推荐。 项目在IntelliJ IDEA环境下进行开发，借助maven管理依赖并利用Git进行版本控制，在Linux操作系统中运行。 软件架构方面采用了Hadoop、Zookeeper、Flume、Kafka、Nginx、Spark及MySQL等技术。通过在网站系统中设置监控点获取用户的点击事件（例如用户对特定电影的兴趣或评分），并将这些信息传递到推荐系统，后者根据收集的数据生成相应的推荐结果，并将结果存储于MySQL数据库内；Web前端则负责从数据库读取并展示给用户相关的电影推荐列表。
     
  • Python使用Django框架的电影推荐系统源代码.zip
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    这是一个基于Python和Django框架构建的电影推荐系统的源代码包。项目利用了Django的强大功能来开发用户友好的界面和高效的后端服务，旨在为用户提供个性化的电影推荐体验。 Python基于Django的电影推荐系统源码.zip 这段话只是重复了文件名很多次，并没有任何实际内容需要去掉或修改。因此，只需要保留最开始的一句即可。 如果要简洁表达这个意思的话： Python 基于 Django 的电影推荐系统的代码包可以使用 .zip 格式下载。
     
  • 毕业设计：基于深度学习的电影推荐系统.zip
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    本项目旨在开发一个基于深度学习技术的个性化电影推荐系统，通过分析用户观影历史和偏好，提供精准的电影推荐，提升用户体验。 计算机毕业设计源码
     
  • Python毕业设计：完整的基于知识图谱电影推荐系统的源代码项目
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    本项目为Python语言开发的毕业设计作品，构建了一个基于知识图谱的电影推荐系统。提供了完整源代码和详细文档，旨在帮助学习者深入理解知识图谱在智能推荐中的应用。 这个项目是基于知识图谱的电影推荐系统源码（完整项目代码），是我个人在导师指导下完成并通过评审的一个高分毕业设计项目，获得了98分的好成绩。所有提供的源码都经过本地编译并可运行，且已严格调试确保无误。 该项目主要面向计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者，并适合用作课程设计或期末大作业的参考资源。项目的难度适中，内容也已经过助教老师的审定，能够满足学习和使用的需求。如有需求可以放心下载使用。
     
  • 基于Spark的电影推荐系统毕业设计源码，Python爬虫与Django框架实现（含源码）.zip
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    本项目为基于Apache Spark的大规模数据处理实现电影推荐系统的毕业设计作品。采用Python爬虫技术收集和预处理数据，并使用Django框架构建Web界面展示结果。项目包含完整源代码，适合相关领域学习与研究参考。 基于Spark的电影推荐系统使用Python爬取数据，并采用Django框架搭建整个系统（附有详细源码及文档），适合期末作业或毕业设计项目。 该系统的架构分为五个层次：数据获取层、数据处理层、数据存储层、业务逻辑层和展示层。展示层包含了Web应用的前后台两部分，前台用于用户查看电影信息以及接收推荐结果页面；后台则供管理员管理用户与电影的数据。业务逻辑层负责实现前后端的功能代码。在数据计算层面，系统会进行统计分析并运行推荐算法。通过处理存储于数据存储层的基础数据和用户行为数据来生成推荐结果，并将这些新产生的推荐信息重新存入数据库中。 为了获取大量基础数据以支持该电影推荐系统的运作，需要使用到的数据获取层负责收集原始资料、实施预处理工作使它们变得规整化后，再把这些整理好的基本信息存储于数据存储层里。
     
  • 毕业设计-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统的Python代码（优质项目）.zip
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    本项目为一款优质的学术作品——《毕业设计-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统》，采用Python编程实现。该系统通过运用先进的同态加密技术，确保在分布式环境下的数据隐私与安全性的同时进行有效的模型训练，为联邦学习提供了强大的安全保障机制。 该资源包含一个基于同态加密的联邦学习安全聚合系统的Python源代码项目（高分项目）。所有提供的源码已在本地编译并通过测试，可以正常运行。该项目难度适中，并已由助教老师审核确认能够满足学习与使用需求。如需下载和使用，请放心获取此资源：毕业设计-基于同态加密的联邦学习安全聚合系统python源代码（高分项目）.zip
     
  • SSM电影推荐系统毕业设计源码.zip
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    本作品为一款基于SSM框架（Spring、Spring MVC、MyBatis）构建的学生毕业设计项目，旨在开发一套完整的在线电影推荐系统，包含用户管理、影片信息展示及个性化推荐功能。 通过Java技术调研与需求分析，将系统的实现划分为三个部分：系统框架搭建、权限管理设计与实现以及业务功能设计与实现。其中，框架搭建是整个项目的基石，为后续开发做了前期的技术集成并提供了一些基础服务；在权限管理的设计和实现中，结合管理系统的需求进行前后端分离技术的应用，后台采用Java+MySQL架构，前端使用HTML+CSS+JS进行页面设计，有效提升了开发效率。最后对系统进行了功能性和性能测试，在尽可能模拟线上环境的情况下验证了系统的可行性和有效性。此外，还包括程序毕设源代码和MySQL数据库文件一份，适用于毕业设计使用。
     
  • Python+Django+MySQL电影推荐系统源码 毕业设计版.zip
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    本资源提供基于Python和Django框架结合MySQL数据库开发的电影推荐系统完整源代码，适用于毕业设计项目。 Python+Django+MySQL电影推荐系统源码适用于毕业设计项目。该系统利用Python编程语言、Django框架以及MySQL数据库技术构建了一个完整的电影推荐平台。它能够帮助学生完成关于个性化内容推荐系统的相关研究与开发工作，为用户提供个性化的观影建议和体验优化服务。