基于Python、Spark和Hadoop的大数据用户画像电影推荐系统源码

简介：
本项目采用Python结合Spark与Hadoop技术栈，构建高效大数据处理框架，实现精准电影个性化推荐。通过深度分析用户行为数据，生成详尽用户画像，优化用户体验及平台运营效率。 本系统采用PyCharm作为开发环境，并使用Python 3.7版本进行编程。项目基于Django框架构建网站，结合Pyspark进行大数据分析并借助Hadoop平台处理数据。数据库方面，则选择了MySQL5.6与Redis的组合。 该推荐系统的架构遵循MTV模式（模型-模板-视图），用户行为信息是通过爬取豆瓣电影的数据来获取，并以此为基础开发了用户标签系统，进而实现精准化电影推荐功能。同时，利用Hadoop和Spark等大数据组件对收集到的信息进行深度分析处理。 对于管理后台部分，则采用了Django自带的管理系统并用simpleui进行了美化设计以提升用户体验度。 系统的具体使用权限如下： 访客模式：允许用户登录、注册账户以及找回密码；提供电影查询服务及默认推荐列表。 普通用户角色：可执行搜索查询操作，添加/删除评论内容，管理个人资料信息（包括修改密码和邮箱地址）等功能。此外还支持收藏喜爱的影片并对其进行评价打分等互动行为记录，并且可以注销自己的账户。 系统会根据用户的每一次交互动作进行标签生成与权重调整工作，从而构建出完整的用户画像模型；之后依据这些特征向用户推荐相关度较高的电影作品。 对于管理员而言，则具备对所有数据表中的信息执行增删改查等一系列操作的权利。