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基于SpringCloud的微服务电影推荐系统源代码及详尽文档+完整数据集.zip

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简介：
本资源提供了一个基于Spring Cloud构建的微服务架构下的电影推荐系统，包括详细的源代码、技术文档以及完整的数据集。适合开发者深入学习和实践微服务设计与应用开发。 【资源说明】 基于SpringCloud的微服务电影推荐系统源码+详细文档+全部数据齐全.zip 该项目是高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，并在答辩评审中获得95分的好成绩。 该资源中的所有代码都经过测试并成功运行，功能正常，请放心下载使用！ 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工使用。它不仅可以作为毕业设计和课程设计的参考材料，还可以用于作业或项目初期演示等场景。同时，该项目也适用于初学者学习与进阶。 如果您有一定的基础，在此基础上进行修改以实现其他功能是完全可行的，并且也可以直接将其应用于毕设、课设或者作业中。 欢迎下载并互相交流学习，共同进步！

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  • 基于SpringCloud的微服务电影推荐系统源代码及详尽文档+完整数据集.zip
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    本资源提供了一个基于Spring Cloud构建的微服务架构下的电影推荐系统，包括详细的源代码、技术文档以及完整的数据集。适合开发者深入学习和实践微服务设计与应用开发。 【资源说明】 基于SpringCloud的微服务电影推荐系统源码+详细文档+全部数据齐全.zip 该项目是高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，并在答辩评审中获得95分的好成绩。 该资源中的所有代码都经过测试并成功运行，功能正常，请放心下载使用！ 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工使用。它不仅可以作为毕业设计和课程设计的参考材料，还可以用于作业或项目初期演示等场景。同时，该项目也适用于初学者学习与进阶。 如果您有一定的基础，在此基础上进行修改以实现其他功能是完全可行的，并且也可以直接将其应用于毕设、课设或者作业中。 欢迎下载并互相交流学习，共同进步！
     
  • Java毕业设计 微服务微信点餐系统基于SpringCloud框架（含完整源码及详尽文档，优质项目）.zip
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    本作品为一个基于Spring Cloud框架开发的微服务架构微信点餐系统，提供完整的源代码和详细文档。适合用于Java毕业设计或学习参考。 【资源说明】java毕业设计 基于SpringCloud的微服务微信点餐项目源码+详细文档+全部资料（优秀项目）.zip 1、该项目代码经过测试，确保功能正常后才上传，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工下载使用。它可用于毕业设计、课程设计、作业及项目初期演示等场合。同时对于初学者而言也是一个很好的学习和进阶资源。 3、如果您有一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能，或者直接用于个人项目的提交与展示。欢迎下载并互相交流探讨，共同进步！
     
  • 基于Java的电影推荐系统源代码及文档全套资料.zip
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    本资料包提供一个完整的基于Java技术实现的电影推荐系统的源代码和详细文档。包含系统设计、开发过程以及相关技术说明等内容。适合开发者学习参考。 【资源说明】 基于Java的电影推荐系统源码+文档+全部资料+优秀项目.zip 该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审得分达到95分。 该资源内所有代码都经过测试运行成功并确认功能正常后才上传，请放心下载使用！ 本项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工下载使用。它适用于毕业设计、课程设计、作业等，并且也适合初学者学习进阶。 如果基础较好，可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能；也可以直接用于毕设、课设或作业中。 欢迎下载并相互交流，共同进步！
     
  • 基于Django及Vue3的电影推荐系统（含详尽文档与图文教程）
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    本项目是一款集成了Django后端和Vue3前端框架的电影推荐系统，提供详尽开发文档与图文教程，适合学习与实践。 请提供需要我帮助重写的文字内容或描述你希望我如何改写现有的文本。由于你提供的链接无法直接查看具体内容，所以我暂时不能根据该链接的内容进行重写，请将相关文字信息告知我。
     
  • 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。
     
  • 基于Spark的电影推荐系统数据集
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    本数据集为构建于Apache Spark平台上的电影推荐系统所用，包含用户评分、电影信息等多维度数据，旨在优化个性化推荐算法。 基于Spark的电影推荐系统数据集主要用于开发和测试机器学习模型，特别是那些旨在改进用户个性化体验的应用程序。这个数据集包含了大量的电影评分、标签和其他相关信息，可以帮助开发者构建更加精准的推荐算法。通过利用Spark这样的大数据处理框架，可以有效地分析大量数据，并快速迭代优化推荐系统的性能。
     
  • 基于Movielens数据集的Python3.x电影推荐系统设计源码.zip
    优质
    本资源包含一个使用Python 3.x编写的电影推荐系统的设计与实现源代码，基于经典的Movielens数据集进行开发。适合对电影推荐算法和机器学习感兴趣的开发者研究参考。 这是一个基于MovieLens数据集的电影推荐系统，能够实现电影推荐功能，并可以部署到服务器或Hadoop上。
     
  • 推荐系统的完整数据集
    优质
    推荐系统的完整数据集提供了一个全面的数据资源库，涵盖用户行为、偏好及商品信息等多维度数据，旨在促进个性化推荐算法的研究与开发。 该数据集几乎包含了目前网络上所有流行的推荐系统数据集，包括Epinions、MovieLens、delicious、lastfm、YahooMusic、ml-100k和ml-latest-small等。
     
  • 基于Movielens数据集的电影推荐系统(movielens_recommend)
    优质
    movielens_recommend项目利用MovieLens数据集构建了一个高效的电影推荐系统，通过分析用户观影历史和偏好，提供个性化电影推荐。 毕业设计：基于Django的电影推荐系统与论坛介绍 本项目旨在为新手提供指导建议，并结合PyCharm进行开发环境配置。注册普通用户可以通过Web界面完成设置；管理员账号则通过命令行中的`createsuperuser`创建。 导入电影信息时，使用脚本段落件`insert_movies_script.py`（注意该操作会删除现有所有数据）来执行相关数据库更新工作。 前端展示部分包括： - 最热电影：根据浏览次数排序的前10部影片 - 火爆排行：依据评分高低排列的前10部热门作品 系统采用的技术栈如下： - 前端框架：Bootstrap 3 CSS 框架 - 后端技术：Django 2.2.1 + SQLite3 数据库（MVC架构） - 数据获取方式：利用Python异步爬虫从豆瓣Top250榜单抓取数据，并保存至本地CSV文件中 主要功能模块包括： - 录入电影信息 - 用户评分与评论系统 - 电影标签分类管理 - 推荐算法（基于用户的个性化推荐和基于项目的协同过滤） - 电影分享平台 - 收藏夹功能 - 后台管理系统
     
  • 基于Spark的电影推荐系统代码及数据（期末项目）.zip
    优质
    这是一个基于Apache Spark开发的电影推荐系统期末项目资源包，内含项目源代码和相关数据集，旨在利用机器学习技术实现个性化电影推荐。 基于Spark的电影推荐系统完整代码+数据（期末大作业）.zip包含了使用Python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，同时利用Spark进行数据处理，并实现电影推荐功能。整个项目代码完整且可直接下载运行。