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电影推荐系统的毕业设计——基于用户画像的设计与实现，运用Django框架及MTV架构，结合MongoDB和MySQL数据库

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简介：
本项目为电影推荐系统，采用Django框架及MTV架构开发，并融合了MongoDB和MySQL双数据库技术，通过构建用户画像来提升个性化推荐效果。是一款集成了数据存储、处理与分析的综合性软件工程作品。 java 毛毛虫游戏.zip 由于提供的文本内容主要是文件名的重复出现，并且没有任何具体的文字描述或其他联系信息，因此在去除不必要的元素后，仅保留了核心的信息“java 毛毛虫游戏.zip”。如果需要对这个文件进行更详细的说明或提供相关背景信息，请提供更多具体内容。

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  • 电影推荐系统的毕业设计——基于用户画像的设计与实现，运用Django框架及MTV架构，结合MongoDB和MySQL数据库
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    本项目为电影推荐系统，采用Django框架及MTV架构开发，并融合了MongoDB和MySQL双数据库技术，通过构建用户画像来提升个性化推荐效果。是一款集成了数据存储、处理与分析的综合性软件工程作品。 java 毛毛虫游戏.zip 由于提供的文本内容主要是文件名的重复出现，并且没有任何具体的文字描述或其他联系信息，因此在去除不必要的元素后，仅保留了核心的信息“java 毛毛虫游戏.zip”。如果需要对这个文件进行更详细的说明或提供相关背景信息，请提供更多具体内容。
     
  • 基于用户画像的电影推荐系统设计与实现（毕业设计源码).zip
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    本项目为基于用户画像技术的电影推荐系统的开发实践。通过分析用户的观影历史和偏好构建个性化的用户画像，并结合协同过滤算法，实现精准高效的电影推荐功能。该项目包括完整的代码实现及详细的文档说明。 该项目是个人毕业设计项目，在答辩评审中获得了95分的高分。所有代码经过调试测试，确保可以运行。欢迎下载使用，适用于初学者学习或技术进阶需求。该资源主要面向计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、教师及从业人员，可用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。 项目整体具有较高的参考价值和实用性，具备较强基础能力的用户可以在现有基础上进行修改调整，以实现更多功能拓展。
     
  • 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。
     
  • 基于用户画像的Django电影推荐系统源码及完整项目（含数据库），适合毕业设计使用。
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    本作品提供了一个基于用户画像的电影推荐系统的完整代码和数据库方案，采用Python Django框架开发。特别适用于计算机专业学生的毕业设计需求。 本系统基于Django框架，并采用MTV模式进行开发。数据库使用MongoDB、MySQL和Redis存储数据，基础数据源为从豆瓣平台爬取的电影信息。我们根据用户的基本信息和操作记录等行为数据来创建用户标签，并利用Hadoop和Spark大数据组件对这些数据进行分析处理，从而实现个性化推荐功能。 管理系统采用的是Django自带的功能并使用simpleui进行了美化优化。整个项目包括完整的源码、数据库以及详细的安装与使用教程。文档中详细说明了软件的各项功能：当访客首次访问网站时只能查询和搜索电影信息；如果需要更多服务，则可以注册账号，填写相关信息后登录成为普通用户，并开始享受系统提供的所有功能和服务。 该项目的所有文件已经打包好并提供下载链接，在源码包内包含了详细的使用说明书。
     
  • 毕业设计 - 基于Python、Spark和Hadoop的大数据用户画像电影推荐系统
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    本项目构建了一个基于Python、Spark及Hadoop的大数据平台，通过分析用户行为数据生成个性化电影推荐，旨在提升用户体验与满意度。 本系统采用Pycharm作为开发环境，并使用Python3.7版本构建在Django框架之上，结合Pyspark进行大数据分析并利用Hadoop平台处理数据。数据库方面则采用了MySQL5.6与Redis。 该推荐系统的架构基于MTV模式（模型-模板-视图），主要的数据来源是从豆瓣获取的电影信息，并以用户的基本资料和行为记录为依据开发出相应的用户标签，进一步通过Hadoop及Spark等大数据组件进行处理分析。系统同时集成了Django自带的管理界面并使用simpleui进行了美化。 对于首次访问网站的新访客而言，他们可以执行登录、注册账户、找回密码以及查询电影等功能，并且还会收到默认推荐的电影列表。普通用户则能享受更多服务，包括但不限于搜索和评论电影、修改个人资料及更改邮箱地址或密码等操作；此外还能够收藏喜欢的作品并对其进行评分评价。 系统会通过记录用户的每一步行动来构建详细的用户画像（即“标签”），根据这些信息动态调整推荐内容。管理员账号则具备对所有数据库模型进行查询、编辑和删除的权限，以便于维护整个系统的正常运行与数据管理。 启动程序需在命令行中输入：python manage.py runserver
     
  • 基于用户画像的推荐系统（Python毕业设计）_融合推荐算法_使用豆瓣电影数据集.zip
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    本项目为Python毕业设计，旨在开发基于用户画像的推荐系统。通过融合多种推荐算法，并利用豆瓣电影数据集进行测试和优化，以实现更精准的内容个性化推荐。 【资源详情说明】 该项目为近期精心打造开发的完整代码，并配有详尽的设计文档。 在上传前已对源码进行严格测试，在多种环境下均能稳定运行且功能完善，无论是技术研究、教学演示还是项目实践，都能轻松复现，节省时间和精力。 本项目面向计算机相关专业领域的各类人群。对于高校学生而言，可作为毕业设计、课程设计及日常作业的优质参考；而对于科研工作者和行业从业者，则可用于初期立项演示，并有助于快速搭建原型以验证思路。 具备一定技术基础的人士可以在此代码基础上进行修改，实现其他功能或直接用于毕设、课设等。对于初学者而言，在配置环境或运行项目时遇到困难时可获得远程指导和技术支持。 欢迎下载学习本项目的资源，期待与您共同探讨技术问题和交流项目经验！
     
  • Python毕业设计：Hadoop+Spark+Django框架下的LSH电影推荐系统设计与实现及使用说明（优质资源）
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    本项目基于Hadoop、Spark和Django框架，采用LSH算法设计并实现了高效稳定的电影推荐系统，并提供了详细的使用指南。 【资源说明】 Python毕业设计：基于Hadoop+Spark+Django的LSH电影推荐系统的设计与实现包含使用说明及全部资料（优秀项目）。该项目经过测试并成功运行，确保功能正常。 【备注】 1. 本资源中的所有项目代码都已通过严格测试，并在确认无误后上传，请放心下载和使用。 2. 此毕业设计适用于计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工。它不仅可用于毕设项目、课程作业及初期立项演示，也适合初学者进行学习与进阶训练。 3. 如果您具备一定的基础知识，可以在此代码基础上添加新的功能特性；同时也可以直接应用于个人的学业任务中。 欢迎下载并分享您的反馈和建议，让我们共同进步！
     
  • 基于Node.js和BS架构的电影推荐系统的设计与实现（含源码及数据库）151359
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    本作品设计并实现了基于Node.js和BS架构的电影推荐系统，包含完整源代码及数据库。旨在提升用户个性化观影体验，通过技术手段优化影片推荐算法，为用户提供精准、个性化的电影推荐服务。 前台功能模块： 1. 用户登录：注册、登录、退出。 2. 电影显示：分类浏览、查询电影详情、评分与推荐系统以及收藏管理。 用户个人主页： - 修改密码 - 查看历史评分记录及收藏列表 后台管理系统： 1. 管理员登录 2. 电影管理：包括添加新片目，删除现有影片信息或编辑详细页面，并支持上传新的电影图片。 3. 用户管理：能够执行增加、移除用户账户的操作以及修改密码和查询个人信息。
     
  • 基于Python、Spark和Hadoop的大数据用户画像电影推荐系统设计
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    本项目旨在构建一个利用Python结合Spark与Hadoop的大数据平台，进行深度挖掘用户观影行为，创建精准用户画像，并据此实现个性化电影推荐。 资源浏览查阅29次。程序开发软件包括Pycharm、Python3.7以及Django网站与pyspark大数据技术，基于用户画像和链路预测的电影个性化推荐研究。更多下载资源和学习资料请访问文库频道。此处已移除具体链接信息。
     
  • 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
    优质
    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。