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movie-vue是一个电影推荐系统的前端源代码。

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简介：
电影推荐系统的前端在线演示已启动，该前端采用Vue.js和Vuex技术构建，并依托Spring Boot和 JPA框架进行后端开发，同时利用Mahout算法实现。项目的主页提供推荐功能以及评分系统。

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  • Movie-Vue：电影推荐系统的前端源码
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    Movie-Vue是一款基于Vue框架构建的电影推荐系统前端代码，旨在提供用户友好的界面和流畅的交互体验，帮助用户探索和发现新电影。 电影推荐系统前端使用Vue和Vuex进行在线开发，后台采用Spring Boot与JPA框架，并结合Mahout算法实现个性化推荐功能。主页展示用户评分及推荐内容。
     
  • 电影推荐系统中的Movie数据集
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    本数据集用于电影推荐系统的开发与评估，包含丰富用户对电影的评分及评价信息，旨在提高个性化推荐算法的效果。 ml-latest-small.zip 数据集并不是最完整的数据集，请同学们选择下载其他版本。
     
  • 电影推荐系统的源代码
    优质
    本项目是一个基于Python开发的电影推荐系统源代码，采用机器学习算法分析用户观影行为数据，旨在为用户提供个性化的电影推荐。 寻求关于用Java编写的电影推荐系统的源代码与测试数据的建议或资源分享。
     
  • 电影推荐系统的源代码
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    这段源代码构建了一个高效的电影推荐系统，能够通过分析用户观影历史和偏好，智能地提供个性化的电影推荐。 寻找基于Java编写的电影推荐系统源代码及测试数据的资源。这样的请求关注的是获取一个用Java语言开发的电影推荐系统的完整实现，包括其源代码以及用于验证该系统功能性的测试数据集。
     
  • 电影推荐系统的完整代码（包含网站前端代码）
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    本项目提供一个全面的电影推荐系统源码，涵盖了从后端逻辑到前端展示的所有环节，旨在为用户提供个性化的电影推荐服务。 电影推荐系统最全代码（包括website前端代码），文件较大共12GB，在上只能上传至多1000MB的部分内容，其余部分与小破站里的视频同步的代码一起提供，包含课件及相关tar包。
     
  • 基于Python推荐算法的电影推荐系统（含Vue前端与后端分离）- 毕业设计源码-python009-film
    优质
    本项目为毕业设计作品，实现了一个结合Python推荐算法和Vue框架的电影推荐系统。采用前后端分离架构，提供个性化电影推荐服务，代码开源于python009仓库中，欢迎贡献与交流。 python009基于Python推荐算法的电影推荐系统带vue前后端分离毕业源码案例设计_python009_film_recommand.zip 这段描述指的是一个使用Python构建的电影推荐系统的完整代码示例，该系统采用了Vue技术进行前端开发，并实现了前后端完全分离的设计模式。文件名为python009_film_recommand.zip。
     
  • 亲手构建一个电影推荐系统
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    本项目旨在通过Python和机器学习算法，建立个人化的电影推荐引擎。从数据预处理到模型训练，全程动手实践，探索协同过滤与内容基础推荐方法。 自己动手搭建电影推荐系统可以参考高手的作品。重要的实现部分包含具体的代码，可供开发者借鉴。
     
  • 电影推荐系统-MovieRecommend：源码
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    MovieRecommend是一款基于Python开发的电影推荐系统源代码，通过分析用户历史观影数据，应用机器学习算法实现个性化电影推荐。 电影推荐系统（本科毕业设计）-实现用户登录、评分与推荐功能，并采用协同过滤算法。 作者序： 我完成毕业设计的时间线请参考README末尾的记录，请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入，仅供本人在完成毕业设计过程中的记录。本毕设于2018年工作，与当前主流技术存在差异，大家可以尝试利用深度学习算法来改进推荐结果。 系统流程： 用户注册并登录系统后，可以对已观看的电影进行评分，并点击提交按钮。随后，在页面上点击“查看推荐”按钮即可显示根据协同过滤算法计算出的个性化电影列表。 如何使用： 1. 首先将项目克隆到本地计算机中。 2. 使用PyCharm打开movie推荐文件夹，安装必要的依赖项。 3. 将所需的CSV格式数据导入MySQL数据库表中。具体操作请参考相关文档，并确保配置好数据库设置；注意可能需要修改settings.py和views.py中的部分代码以适应实际情况。（本项目默认使用端口号为3307的本地MySQL服务器，用户名为root，默认密码为admin，使用的数据库名称需自行设定）。
     
  • 可直接替换的电影推荐系统前端代码及个性化修改指南
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    本项目提供一个可以直接集成和定制化的电影推荐系统的前端解决方案，并附有详细的个性化配置指导。 电影推荐系统的前端代码可以被直接替换，并进行个性化修改。