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该电影推荐系统源于Hadoop平台。

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简介：
该大数据课程设计方案，其核心技术架构构建于Windows 10操作系统之上，并采用Hadoop 2.8.3分布式存储系统、Python 3.6编程语言以及MySQL 8.0数据库作为基础组件。

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  • 基于Hadoop平台的推荐系统
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    本项目构建于Hadoop大数据处理框架之上，旨在开发高效且个性化的推荐算法，优化用户信息获取体验。通过分析海量数据，提升推荐准确性和实时性。 这是一个基于Hadoop平台的推荐系统项目，包含完整的代码资源，能够很好地帮助对推荐系统感兴趣的开发人员和学生共同学习。
     
  • 基于Hadoop的电影推荐系统源代码.zip
    优质
    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Hadoop的 Experienced-driver-movies 电影推荐系统
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    本项目构建了一个基于Hadoop平台的Experienced-driver-movies电影推荐系统，利用大数据技术分析用户行为数据，为用户提供个性化的电影推荐服务。 完整系统用户评分分类推荐豆瓣推荐定制推荐（协同过滤）电影表：包含电影名称/别名、导演、时间、票房及综合评分；电影ID与分值；评分表：包括用户ID，电影ID以及用户的分值评价和评分时间等信息；用户表：记录了用户的基本信息如用户ID，用户名，出生年月日，性别，密码和邮箱。此外还有热门榜单分类（最新电影榜、历史总榜、国内电影榜及国外电影榜）；搜索功能包括基于权重的电影榜单查询以及预告片评分等功能。 项目团队分工明确：刘黄河负责软件总体概述部分；李季兰主要关注具体需求描述中的基础模块设计，如榜单展示、用户登录注册等操作界面的设计与实现。而田宇和宋楷文则专注于系统的性能评估，包括可靠性、可用性和可扩展性等方面的研究工作。 文档结构清晰有序： - 引言：阐述项目目的、涵盖范围及定义相关术语； - 软件总体概述：介绍软件标识及其系统属性，并简述开发背景与功能列表等信息。 - 具体需求章节详细描述了系统的各项核心功能，包括基础模块（如榜单展示）、搜索页面设计（支持模糊查询和分类筛选），上传电影、推荐算法实现、评分体系构建、影评发布以及评论互动等功能模块。 以上内容构成了一个完整且详细的软件开发文档框架。
     
  • 关于Android平台的电影推荐系统研究论文
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    本文探讨了在Android平台上构建高效、个性化的电影推荐系统的策略与技术实现，旨在为用户提供更加满意的观影体验。 本段落旨在设计并实现一种基于Android的电影推荐系统。该系统通过分析用户的观影记录、评分行为以及搜索偏好，并结合电影的相关属性（如类型、演员、导演等），构建用户与电影之间的关系模型，从而为用户提供个性化的推荐服务。 本项目采用多种算法技术：协同过滤算法用于根据用户的过往行为预测其喜好；内容基于过滤算法则通过分析电影的详细信息来推测用户的兴趣点。此外还引入了混合算法，这种综合方法将上述两种策略结合在一起，利用用户的行为数据和电影属性提供更精准且个性化的推荐。 系统采用Java语言下的SpringBoot框架进行开发，并使用MySQL数据库存储所有必要的信息（包括用户行为及影片详情）。Android技术则用于实现应用程序的动态功能与数据库交互。具体来说，该系统的两大核心部分为管理员服务端和用户客户端： - 管理员服务端负责管理电影类型、影院场次安排、电影资料更新等，并处理留言板消息以及订单相关事务。 - 用户客户端提供个性化的推荐体验给终端使用者，支持浏览影片详情页、评分功能及搜索特定的影视作品。 整个开发流程分为三个阶段：需求分析（明确用户期望与电影特性）、系统设计（制定架构和具体实现方案）以及系统测试（评估性能表现）。最终目标是创造一个能够高效且准确地推荐适合用户的电影的服务平台，以此提升用户体验并增强市场竞争力。
     
  • 电影推荐系统的Hadoop设计与实现
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    本项目致力于开发基于Hadoop平台的高效能电影推荐系统，通过大规模数据处理技术优化用户观影体验。 在大数据处理领域，Hadoop是一个不可或缺的开源框架，它提供了分布式存储和并行计算的能力，使得处理海量数据变得可能。本项目“电影推荐系统的设计与实现”充分利用了Hadoop的MapReduce计算框架，并结合协同过滤算法为用户提供个性化的电影推荐服务。同时通过SpringBoot和MySQL构建了一个完整的电影管理后台系统。 在该项目中，我们关注到Hadoop MapReduce的应用。作为Hadoop的核心组件之一，MapReduce将大型任务拆分成一系列小的“map”任务，在分布式集群中并行执行，并通过reduce任务汇总结果。“map”阶段可能处理用户的评分和收藏数据，将其转化为用户-电影交互矩阵；而“reduce”阶段则负责计算相似度，找出具有相似偏好的用户群体，为推荐算法提供基础。 协同过滤是一种常用的推荐系统技术，包括基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）和基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）。在这个项目中，很可能采用了前者通过分析用户间的相似度来寻找与目标用户口味相近的其他用户，并向其推荐他们喜欢但尚未观看过的电影。这种算法的优势在于能够捕捉到用户的个性化需求，但也面临着冷启动问题——对于新用户或新上映的电影而言，推荐效果可能会受到影响。 接下来我们来看SpringBoot和MySQL在该系统中的角色。作为简化版的Spring框架，SpringBoot通过内置Tomcat服务器和自动配置功能大大地简化了Web应用开发流程，在这个项目中用于创建API接口以提供增删改查、用户管理以及展示推荐结果等服务；而关系型数据库MySQL则负责存储电影信息、用户数据及评分记录等方面的数据，确保其安全性和一致性。 整个项目的实现不仅涵盖了技术层面的问题（如如何设计合理的评分系统来反映真实喜好），还包括业务逻辑和用户体验方面的考量。例如怎样优化算法以提高准确度或通过UI设计提升界面友好性等。此外为了满足实时性的需求可能还需要结合Hadoop的Spark或者Flink框架来实现实时更新推荐结果。 这个项目综合运用了大数据处理、推荐系统构建以及Web开发等多个IT领域的技术，旨在创建一个高效且用户友好的电影推荐平台。通过学习和实践这样的案例，开发者可以深入理解大数据流程，并掌握设计思路与前后端协作的能力。
     
  • Spark电商平台推荐系统源码.zip
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    本资源为Spark电商平台推荐系统的源代码，包含基于用户行为数据的商品推荐算法实现，适用于电商网站个性化推荐功能开发。 Spark电商推荐源码提供了一种基于大数据技术的商品推荐解决方案，通过分析用户行为数据来提升用户体验和购物满意度。该系统利用了Apache Spark的高性能处理能力，在大规模数据集上实现了高效的实时或准实时商品推荐服务。此外，它还支持灵活配置不同的推荐算法模型以适应不同业务场景的需求。 此源码对于电商网站来说是一个非常有价值的工具，可以帮助商家更好地理解用户需求并提供个性化的购物体验。
     
  • 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）。
     
  • SpringMVC电影推荐系统
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    SpringMVC电影推荐系统是一款基于Spring MVC框架开发的应用程序，旨在为用户提供个性化、高效的在线电影推荐服务。该系统通过分析用户的观影历史和偏好，精准推送符合用户口味的影片，极大地提升了用户体验与满意度。 Spring MVC电影推荐系统（包含数据库文件）。
     
  • 电影推荐系统：MovieRecommender
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    MovieRecommender是一款专为影迷设计的个性化电影推荐工具。通过分析用户的观影历史和偏好，提供精准且多元化的影片建议，帮助用户发现更多喜欢的电影。 电影推荐人项目由Bernard Kurka开发。该项目使用Python通过余弦相似度构建了基于项目和基于用户的电影推荐系统，并在Jupyter笔记本中创建了一些功能以根据用户输入运行建议。 数据集包含600位用户对10万部电影的评分，其中9千个电影标题可从GroupLens Research获得。推荐人分为两类：基于项目的推荐和基于类型的推荐。前者通过计算电影之间的余弦相似度来构建；后者则首先查找具有相同类型特征的电影，并选择最佳分级相似性。 对于基于用户的推荐系统，则使用每个人的9000部影片评分向量，以此计算两个用户之间的余弦相似度。此外，项目还导入了Bernardo对65部电影的评分数据以供参考。
     
  • 电影推荐系统：movie_recommender
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    Movie_Recommender是一款智能电影推荐系统，通过分析用户观影历史和偏好，提供个性化且精准的影片推荐，助您发现更多精彩电影。 movie_recommender 是一个基于MovieLens的推荐系统项目，由chengstone开发，并使用TensorFlow 1.0 和 Python 3.5 实现。 该推荐系统的实现细节包括： - 使用文本卷积神经网络技术来预测用户对特定电影的兴趣评分。 - 能够根据用户的喜好和历史行为数据推荐同类型的其他影片。 - 推荐系统还能为喜欢某部特定电影的用户提供更多类似选择，或是向他们展示与之有共同喜好的观众所观看过的其它热门作品。 总的来说，这是一个基于TensorFlow 1.0 和 Python 3.5 的简单但功能强大的电影推荐引擎。