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电影推荐及管理系统源码-SpringBoot框架下的Java实现

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简介：
本项目为基于SpringBoot框架开发的电影推荐及管理平台源代码，采用Java语言编写，旨在提供一个高效、便捷的电影信息管理和个性化推荐解决方案。 电影推荐系统涉及多个方面，包括但不限于电影推荐、系统的源码开发、管理系统的构建以及基于Java的代码实现。此外，还有关于如何使用Spring Boot来设计与实现一个电影推荐系统的研究，特别是结合Web技术的应用。这些内容涵盖了从理论探讨到实际操作的全过程，对于开发者和研究者来说具有很高的参考价值。

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  • 电影推荐及管理系统源码-SpringBoot框架下的Java实现
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    本项目为基于SpringBoot框架开发的电影推荐及管理平台源代码，采用Java语言编写，旨在提供一个高效、便捷的电影信息管理和个性化推荐解决方案。 电影推荐系统涉及多个方面，包括但不限于电影推荐、系统的源码开发、管理系统的构建以及基于Java的代码实现。此外，还有关于如何使用Spring Boot来设计与实现一个电影推荐系统的研究，特别是结合Web技术的应用。这些内容涵盖了从理论探讨到实际操作的全过程，对于开发者和研究者来说具有很高的参考价值。
  • 电影推荐及系统开发-Java Web电影推荐系统的设计与实现
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    本项目介绍了一种基于Java Web技术的电影推荐系统的开发过程和具体实现方法，旨在为用户提供个性化的电影推荐服务。 电影推荐系统设计与实现涵盖了多个方面：包括基于Spring Boot的电影推荐系统的开发、利用Vue进行Web界面的设计与实现、通过Ajax技术优化前端用户体验、使用Maven管理项目构建，数据库采用MySQL，数据持久化则借助MyBatis完成。这些技术和工具共同构成了一个完整的电影推荐平台或网站的技术栈和代码基础。
  • Python使用Django框架的电影推荐系统源代码.zip
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    这是一个基于Python和Django框架构建的电影推荐系统的源代码包。项目利用了Django的强大功能来开发用户友好的界面和高效的后端服务，旨在为用户提供个性化的电影推荐体验。 Python基于Django的电影推荐系统源码.zip 这段话只是重复了文件名很多次，并没有任何实际内容需要去掉或修改。因此，只需要保留最开始的一句即可。 如果要简洁表达这个意思的话： Python 基于 Django 的电影推荐系统的代码包可以使用 .zip 格式下载。
  • 基于Hadoop的大数据电影推荐系统：Java SpringBoot与Layui的源码实现
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    本作品为一款基于Hadoop的大数据电影推荐系统，采用Java SpringBoot框架和Layui前端技术进行开发。通过分析用户行为数据，提供个性化电影推荐服务。 基于Hadoop的大数据电影推荐系统采用Java SpringBoot与Layui技术栈实现。该系统以豆瓣电影作为数据集，用户注册登录后可以浏览并为喜爱的影片打分。算法模块定期运行，从MySQL数据库中读取评分信息，并将这些数据上传至HDFS文件系统；随后通过执行基于MapReduce框架开发的协同过滤算法计算用户的推荐结果。最后，该推荐列表会被拉回到业务展示层进行用户界面呈现。 此项目的核心技术包括：Java编程语言、SpringBoot框架、Layui前端库以及Apache Hadoop大数据处理平台。利用这些组件和技术，系统能够有效地实现基于用户行为分析的大规模电影个性化推荐功能。
  • SSH框架下的电影管理系统
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    《SSH框架下的电影管理系统》是一款基于SSH（Spring+Struts2+Hibernate）技术栈开发的高效应用软件。此系统集成了用户管理、影片信息录入与查询等功能模块，旨在为用户提供便捷流畅的观影管理和操作体验。通过采用先进的MVC架构设计模式和ORM映射机制，该系统不仅提高了数据处理效率，同时也保障了系统的安全性和稳定性。无论是对于电影爱好者还是电影行业从业者而言，《SSH框架下的电影管理系统》都是 本人编写了一个使用Struts2、Hibernate和Spring框架整合的电影管理系统实例，仅供参考，请批评指正。
  • Java Springboot框架下的酒店管理系统：Hotel
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    本项目是一款基于Spring Boot框架开发的酒店管理系统（Hotel），旨在为酒店提供高效便捷的服务管理解决方案。通过简洁优雅的设计和强大的功能模块，系统支持客房预订、入住登记、账单管理和客户信息维护等核心业务流程，助力酒店提升运营效率和服务质量。 前言：最近因为比较无聊，决定将一个很久以前用JSP + Servlet开发的酒店管理系统重新编写成基于Springboot框架并优化界面设计。原始项目地址在GitHub上。 技术栈包括： - Spring Boot 框架 - 前端页面采用Thymeleaf模板引擎和Bootstrap语义化框架 - 邮件发送功能使用mail库实现 - 数据缓存通过Cache机制完成 - 使用RabbitMQ作为消息中间件 - MyBatis与MySQL数据库交互 项目启动说明： 由于这是很久之前开发的系统，没有提供原始SQL文件用于创建数据库和表。因此如果要运行该项目，需要自行创建相应的数据库和数据表。 数据库配置： - 数据库名称：（请根据实际情况设定） - 酒店客户、员工、房间及信息等表 修改配置文件时需要注意以下几点： 1. 修改数据库连接的用户名与密码 2. 调整RabbitMQ的相关设置 3. 设置邮件发送功能所需的各种参数，包括开启SMTP服务等
  • 基于SSM框架与小程序的智能电影推荐系统实现
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    本项目基于SSM框架和微信小程序开发，构建了一套智能化电影推荐系统，通过用户行为分析提供个性化的电影推荐服务。 基于小程序和SSM实现智能推荐的电影推荐系统采用基于内容的智能推荐算法。该算法根据内容相似度（静态特征）进行推荐，对于难以提取的内容可以通过添加标签来区分计算其相似程度。随后依据用户的喜好设置及关注情况等信息来进行相关性较高的内容推荐。
  • Java电影推荐系统.zip
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    本项目《Java电影推荐系统》利用Java技术开发，旨在为用户打造个性化的电影推荐服务。通过分析用户的观影历史和偏好，提供精准且多元化的电影建议，提升用户体验。 基于Spark的电影推荐系统包括爬虫项目、Web网站以及后台管理系统，并使用了pycharm + python3.6作为开发环境。软件架构方面采用了mysql与scrapy来实现数据抓取功能，由于需要访问外网资源，因此在运行过程中需先翻墙。 对于后台管理系统的部分，则采用IntelliJ IDEA + maven + git + linux + powerdesigner进行构建，并且同样使用了mysql作为数据库管理系统。此外，在开发时还结合了mybatis、spring、springmvc以及easyui等技术框架来优化系统性能和用户体验。
  • 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）。
  • 电影推荐系统的源代码
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    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。