MovieRecommend：一个电影推荐系统，提供源代码。

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简介：
电影推荐系统是一个电影推荐项目，作为本科毕业设计而开发。该系统主要功能包括用户登录、评分以及电影推荐，并采用了协同过滤算法来实现这些功能。作者序说明，毕业设计的时间线请参考README文件末尾的记录，但请注意，笔记中所记载的内容和最终实际成果可能存在差异，仅作为作者完成该项目的过程记录。该毕业设计于2018年完成，其技术水平与当前主流技术有所不同；建议利用深度学习算法来提升推荐结果的准确性和效果。以下列出我个人收藏的部分相关资料链接，希望能对大家有所裨益。系统流程如下：用户首先需要进行注册，然后登录系统。用户可以对已经观看过的电影进行评分，通过点击“提交评分”按钮来提交评分结果。之后，点击“查看推荐”按钮即可浏览推荐的电影列表。关于如何使用该系统：首先需要将项目代码克隆到本地计算机上，并使用Pycharm打开“movie推荐”文件夹进行启动。接下来需要安装必要的依赖库。然后，将用于项目的CSV文件导入到MySQL数据库中进行存储和管理，详细操作请参考相应的说明文档（详见相关配置）。在配置数据库连接时，需要注意数据库相关代码（如settings.py和views.py）可能需要根据实际情况进行适当的修改以保证系统的正常运行。（本项目默认入口号为3307，用户名为root，密码为admin，数据库名为...）

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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）。

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。

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。

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

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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。

基于Hadoop的电影推荐系统源代码.zip

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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。

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。

MovieLens电影个性化推荐系统实战之代码详解

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本书详细介绍如何使用Python在MovieLens数据集上构建一个高效的电影个性化推荐系统，并深入讲解相关代码实现。该代码文件包含了本系列文章的所有关键代码，并展示了各个代码块的运行结果。这些内容仅供大家参考。本段落使用MovieLens数据集进行机器学习综合实战。随着数字化媒体的发展，人们观看影视作品的方式已经发生了变化，观影行为数据也变得更加易于获取和分析。用户在观看了电影或电视剧后会产生大量的行为数据，例如评分、评论以及观看时长等信息。这些行为数据蕴含了用户的偏好及消费习惯。因此，在此基础上开发一个能够预测用户行为并推荐合适影视作品的系统具有重要的意义。本系列文章主要解决两个问题：首先，利用聚类算法对不同的用户群体进行划分；其次，根据已有的分类结果为每个特定的用户群体制定个性化的电影推荐策略。具体来说，就是依据某个群体内全部用户的观影历史和评分情况，向该群体中的某一位用户提供其可能感兴趣的影视作品建议。通过这种做法可以提高用户体验及满意度，并且有助于提供更加个性化和精准的服务。

SpringMVC电影推荐系统

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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）。