MovieRecommender：一个基于ALS机器学习算法的电影推荐系统。

简介：
IMDB电影推荐系统团队，由Priyanka Bijlani、Sharmeelee Bijlani、Laura Thriftwood和Lakshmi Venkatasubramanian组成，致力于提供一个能够帮助用户在选择观看电影时，面对众多选项的解决方案。用户期望能够根据个人偏好定制推荐，从而最大限度地提升其观影体验。 凭借着对用户参与度的提升以及对流媒体平台依赖的增强，该业务模型将显著受益于一个强大的推荐引擎。 通过本项目的实施，我们得以构建一个自主的电影推荐系统，该系统能够根据用户输入的电影名称，并借助包含电影标题、评分以及用户信息的庞大数据集，生成个性化的推荐结果。 数据流涵盖超过10万个电影评分以及1700多个电影标题和1000多个用户目录结构，这些信息将用于用例的设计。 具体而言，用户可以根据他们过去对电影的评分从系统中获取相关的电影推荐。 训练输入包括用户、电影和评分信息；例如，当用户输入用户名或ID时，系统会输出相应的电影推荐。 机器学习算法采用协同过滤方法（通过分析历史数据）来进行推荐。 用户可以通过输入具体的电影名称来获得与该电影相似的其他影片作为推荐。