该资料包为一个基于Python, Spark和Hadoop构建的大数据电影推荐系统的毕业设计项目，采用用户画像技术提升个性化推荐效果。包含源代码、数据库与详尽的文档说明。
本项目是经导师指导并认可的高分毕业设计作品，主要面向计算机相关专业的学生及需要进行实战练习的学习者。该项目也适用于课程设计或期末大作业，并包含全部源代码，可以直接作为毕设使用。
该系统基于Django框架开发，采用MTV模式，数据库选用MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据为基础构建推荐系统。通过分析用户的基本信息及操作记录等行为信息来生成用户标签，并利用Hadoop、Spark大数据组件进行处理与分析。管理系统则使用了Django自带的功能并用simpleui进行了美化。
具体功能如下：
- 访客模式：首次访问网站时，访客可执行登录注册、忘记密码以及电影查询和默认推荐等功能。
- 普通用户权限包括但不限于搜索电影信息，添加或删除评论，管理个人信息（如修改密码及邮箱），收藏与评分影片，并支持注销账户等操作。系统将记录用户的每一次互动行为并据此生成个性化标签权重来构建用户画像，以实现精准的电影推送服务。
- 系统管理员则拥有对所有模型数据进行查询、编辑和删除的操作权限。
整个项目经过严格调试确保可以正常运行。
5星
