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基于Spring Boot和Mahout的推荐系统（RS）

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简介：
本作品构建于Spring Boot框架之上，并集成Apache Mahout机器学习库，旨在开发高效精准的推荐系统，以满足用户个性化需求。 RS 基于SpringBoot 和 Mahout 构建的推荐系统中的 src/main/python/spiderman 文件夹包含一个网络爬虫，用于从 movieLens 获取电影摘要和图片信息。获取一万部电影的信息可能需要几个小时的时间。文本数据可以在 sql/Dump20180509 中找到。 运行 sql/Dump20180509 目录下的文件可以创建 MySQL 表并将数据导入 MySQL 数据库中。同时，通过 util/ImportMovies 和 util/ImportRatings 可以将 .csv 格式的数据从文件系统导入到相应的 MySQL 表内。 为了使用 Mahout 0.13 版本进行项目开发，请下载并将其集成进项目中，或者直接在项目的依赖项中添加所需的 JAR 包。

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  • 基于Spring Boot和Mahout的推荐系统（RS）
    优质
    本作品构建于Spring Boot框架之上，并集成Apache Mahout机器学习库，旨在开发高效精准的推荐系统，以满足用户个性化需求。 RS 基于SpringBoot 和 Mahout 构建的推荐系统中的 src/main/python/spiderman 文件夹包含一个网络爬虫，用于从 movieLens 获取电影摘要和图片信息。获取一万部电影的信息可能需要几个小时的时间。文本数据可以在 sql/Dump20180509 中找到。 运行 sql/Dump20180509 目录下的文件可以创建 MySQL 表并将数据导入 MySQL 数据库中。同时，通过 util/ImportMovies 和 util/ImportRatings 可以将 .csv 格式的数据从文件系统导入到相应的 MySQL 表内。 为了使用 Mahout 0.13 版本进行项目开发，请下载并将其集成进项目中，或者直接在项目的依赖项中添加所需的 JAR 包。
     
  • 基于Spring Boot的电影推荐系统.zip
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    这是一个基于Spring Boot框架开发的电影推荐系统项目。通过整合用户行为数据与电影信息，利用先进的算法为用户提供个性化的电影推荐服务。 本系统所需的电影数据主要来源于IMDB、Movielens以及豆瓣网站。该系统包含两个数据集：第一个是电影信息数据集，由IMDB提供电影的基本信息，包括名称、年份、导演、演员及IMDb号（其中IMDb号为唯一标识）。通过使用爬虫技术抓取对应的豆瓣电影图片。此数据集中约有20,000条记录。 第二个数据集是用户评分数据集，该部分的数据来自Movielens提供的6,000名用户的评价信息，针对5,000多部电影的评分。此数据集中大约包含60万条记录。系统涉及的技术包括Python爬虫（使用requests框架）和MySQL数据库设计。 有关更详细的信息，请参阅相关文档或资料。
     
  • 基于Mahout构建的电影推荐系统
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    本项目采用Apache Mahout工具包开发了一套智能电影推荐系统，旨在通过分析用户历史观影数据，提供个性化的电影推荐服务。 这篇博文包含一个MyEclipse工程代码文件。下载并解压缩后可以直接导入到MyEclipse中运行。由于原项目开发过程中是在MyEclipse环境中引用了mahout的jar包，因此该压缩文件内没有提供相关的jar文件。在运行此项目之前，请确保已安装和配置好mahout的开发包。
     
  • 基于Spring Boot的在线音乐推荐系统
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    本项目是一款基于Spring Boot框架开发的在线音乐推荐系统，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。通过分析用户听歌记录和偏好，智能推送符合喜好的歌曲与专辑，增强用户体验。 本系统的开发目的是为了吸引学生、群众等用户在众多的个性化音乐推荐中探索，并创建一个平台供他们搜索个性化的音乐并聆听自己喜欢的作品。系统的主要目标是实现歌曲搜索功能，音乐标签分类，用户选择偏好标签，根据这些信息进行音乐推荐，同时提供问卷调查和公告查看等功能。这样可以促进用户之间的信息交流。 该系统主要面向两类使用者：普通用户与系统管理员。对于普通用户而言，他们可以通过登录注册、分页显示结果等方式使用系统的各项功能；例如歌曲搜索、按照音乐标签分类浏览作品、选择个人偏好标签等，并且能够对喜欢的音乐进行评分和评论，在榜单中查看热门曲目或通过算法推荐来发现新歌。 系统管理员则负责管理用户信息，处理问卷调查的结果以及审核留言内容。此外，他们还需要维护友情链接列表、调整各种标签设置及更新公告等内容以确保平台正常运行并满足用户的多样化需求。
     
  • 基于Spring Boot的智慧健康推荐系统
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    本项目构建于Spring Boot框架之上，旨在开发一套智能健康建议平台。它利用先进的数据分析技术为用户提供个性化的健康管理方案和预防措施。 基于Spring Boot的智能推荐卫生健康系统是一种利用现代软件开发技术构建的健康管理平台，主要面向大学生毕业设计或课程设计实践项目。该系统采用Spring Boot框架为用户提供高效、便捷的卫生与健康信息推荐服务。 Spring Boot是Spring框架的一个扩展，简化了Java应用初始设置和配置过程，帮助开发者快速搭建应用程序。其核心特性包括自动配置、内嵌式Web服务器（如Tomcat）、starter依赖以及Actuator等监控管理工具，在构建智能推荐系统时能够显著提高开发效率并减少不必要的配置工作。 该系统的关键模块可能包含： 1. 用户管理：用户注册、登录和权限控制，可能会使用Spring Security进行安全设置。 2. 数据库管理：利用SQL数据库（如MySQL）存储用户信息与健康数据。`db.sql`文件中通常会定义初始的数据表结构及示例数据。 3. 智能推荐算法：可能涉及机器学习或数据分析技术，例如协同过滤、基于内容的推荐或者深度学习模型，用于根据用户的过往行为和偏好提供个性化的健康管理建议。 4. 前端界面：采用HTML、CSS与JavaScript（并结合Bootstrap或Vue.js等前端框架）创建用户友好的交互式页面，展示健康信息及推荐结果。 5. RESTful API：Spring Boot支持RESTful风格的API设计，便于与其他应用程序集成。 6. 文件存储：“springboots3cpm”可能表明系统使用了Amazon S3或其他云服务来存放文件，如用户的健康报告或系统日志。 文档“开题springboot065基于智能推荐的卫生健康系统.docx”涵盖了项目的研究背景、目标、技术路线及预期成果等内容。而任务书则详细列出了项目的任务分配和时间规划，指导开发过程。“说明文档.txt”提供了系统的使用指南，包括如何运行项目、访问接口以及介绍其功能等信息；“论文.doc”则是对系统设计与实现的全面论述。 基于Spring Boot的智能推荐卫生健康系统是一个集成了先进技术和数据分析能力的健康管理平台。通过这个项目，大学生能够学习软件开发全流程的知识技能，并深入了解Spring Boot框架的实际应用价值和灵活性。
     
  • 基于Mahout的电影推荐系统的实现
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    本项目采用Apache Mahout库构建了高效的电影推荐系统，通过分析用户历史行为数据来预测并提供个性化电影推荐。 这篇博文包含了一个MyEclipse工程代码。下载并解压缩后可以直接在MyEclipse环境中导入和运行该项目。需要注意的是，在原项目开发过程中使用了mahout的jar包，因此本次提供的压缩文件中不包括这些jar文件。为了能够顺利运行此项目，请确保提前安装好mahout的相关开发包。
     
  • 基于Vue和Spring Boot的智能婚恋交友推荐系统.zip
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    该文档提供了一个结合了前端框架Vue.js与后端框架Spring Boot的智能婚恋交友平台设计方案。它运用先进的算法为用户推荐匹配度高的潜在伴侣，旨在提升用户体验并增强系统的智能化水平。 毕业设计技术框架采用前端Vue，后端Spring Boot以及MySQL数据库。主要功能包括登录、注册、用户管理、公告管理和婚恋管理，并且首页会展示收藏的信息。在婚恋推荐方面使用了协同过滤算法来实现个性化推荐服务。
     
  • 【Java毕业设计】基于Spring Boot和Vue的图书推荐系统（采用推荐算法）.rar
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    本项目为一款基于Spring Boot与Vue开发的图书推荐系统，运用了先进的推荐算法，旨在提供个性化书籍推荐服务。此系统结合后端数据处理能力和前端友好交互界面，优化用户阅读体验，助力读者发现更多喜爱的书籍。 本项目基于Springboot+Vue设计与实现，并已获得导师指导，适合计算机相关专业的毕业设计学生以及需要实战练习的Java学习者使用。该项目包含完整的源代码、数据库脚本、开发文档、部署视频及代码讲解视频等全套资源，可以直接应用于毕业设计。 所有功能模块均已严格调试以确保能够顺利运行。 环境要求如下： - 开发语言：Java - 框架：Springboot, Mybatis - JDK版本：1.8 - 数据库：MySQL 5.7 - 数据库工具：Navicat11 - 开发软件：Eclipse/IntelliJ IDEA - Maven包管理器：Maven3.3
     
  • 基于Mahout实现的MovieRecommender协同过滤电影推荐系统
    优质
    本项目采用Apache Mahout框架开发，构建了一个高效的MovieRecommender系统，利用协同过滤技术为用户精准推荐个性化电影。 MovieRecommender是一个基于Mahout实现的协同过滤推荐算法的电影推荐系统。
     
  • 基于Spring Boot的电影推荐网站管理系統
    优质
    本系统为一款基于Spring Boot框架开发的电影推荐网站管理系统，旨在提供高效便捷的电影信息管理和个性化推荐服务。 该电影网站管理系统采用SpringBoot2+Mybatis3+Bootstrap3技术栈构建。 前端使用Layui框架搭配Thymeleaf模板引擎实现界面渲染与交互功能；后端则基于Spring Boot框架，结合Mybatis进行持久层操作，并通过PageHelper分页插件来优化数据展示效果。系统采用Spring Security实施安全控制策略，确保用户访问权限的合理分配。 数据库部分选用MySQL 5.7版本作为主存储引擎并搭配Redis缓存技术以提升性能表现；同时利用Druid连接池管理数据库资源，提高应用运行效率与稳定性。开发过程中使用了IDEA及Navicat工具，并通过Maven3进行项目构建和依赖管理。 用户角色包括普通用户和管理员： - 普通用户的权限涵盖浏览电影列表、观看电影预告片及其详细信息、查看收录的电影网站以及了解最新动态； - 管理员则拥有更多操控权，例如：编辑或删除电影预告与详情内容；维护收录的影视资源链接；更新并发布最新的影片资讯；管理网址信息及友情链接。