Advertisement

基于Spring Boot的电影推荐系统.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
这是一个基于Spring Boot框架开发的电影推荐系统项目。通过整合用户行为数据与电影信息,利用先进的算法为用户提供个性化的电影推荐服务。 本系统所需的电影数据主要来源于IMDB、Movielens以及豆瓣网站。该系统包含两个数据集:第一个是电影信息数据集,由IMDB提供电影的基本信息,包括名称、年份、导演、演员及IMDb号(其中IMDb号为唯一标识)。通过使用爬虫技术抓取对应的豆瓣电影图片。此数据集中约有20,000条记录。 第二个数据集是用户评分数据集,该部分的数据来自Movielens提供的6,000名用户的评价信息,针对5,000多部电影的评分。此数据集中大约包含60万条记录。系统涉及的技术包括Python爬虫(使用requests框架)和MySQL数据库设计。 有关更详细的信息,请参阅相关文档或资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Spring Boot.zip
    优质
    这是一个基于Spring Boot框架开发的电影推荐系统项目。通过整合用户行为数据与电影信息,利用先进的算法为用户提供个性化的电影推荐服务。 本系统所需的电影数据主要来源于IMDB、Movielens以及豆瓣网站。该系统包含两个数据集:第一个是电影信息数据集,由IMDB提供电影的基本信息,包括名称、年份、导演、演员及IMDb号(其中IMDb号为唯一标识)。通过使用爬虫技术抓取对应的豆瓣电影图片。此数据集中约有20,000条记录。 第二个数据集是用户评分数据集,该部分的数据来自Movielens提供的6,000名用户的评价信息,针对5,000多部电影的评分。此数据集中大约包含60万条记录。系统涉及的技术包括Python爬虫(使用requests框架)和MySQL数据库设计。 有关更详细的信息,请参阅相关文档或资料。
  • Spring Boot网站管理
    优质
    本系统为一款基于Spring Boot框架开发的电影推荐网站管理系统,旨在提供高效便捷的电影信息管理和个性化推荐服务。 该电影网站管理系统采用SpringBoot2+Mybatis3+Bootstrap3技术栈构建。 前端使用Layui框架搭配Thymeleaf模板引擎实现界面渲染与交互功能;后端则基于Spring Boot框架,结合Mybatis进行持久层操作,并通过PageHelper分页插件来优化数据展示效果。系统采用Spring Security实施安全控制策略,确保用户访问权限的合理分配。 数据库部分选用MySQL 5.7版本作为主存储引擎并搭配Redis缓存技术以提升性能表现;同时利用Druid连接池管理数据库资源,提高应用运行效率与稳定性。开发过程中使用了IDEA及Navicat工具,并通过Maven3进行项目构建和依赖管理。 用户角色包括普通用户和管理员: - 普通用户的权限涵盖浏览电影列表、观看电影预告片及其详细信息、查看收录的电影网站以及了解最新动态; - 管理员则拥有更多操控权,例如:编辑或删除电影预告与详情内容;维护收录的影视资源链接;更新并发布最新的影片资讯;管理网址信息及友情链接。
  • Spring Boot和Mahout(RS)
    优质
    本作品构建于Spring Boot框架之上,并集成Apache Mahout机器学习库,旨在开发高效精准的推荐系统,以满足用户个性化需求。 RS 基于SpringBoot 和 Mahout 构建的推荐系统中的 src/main/python/spiderman 文件夹包含一个网络爬虫,用于从 movieLens 获取电影摘要和图片信息。获取一万部电影的信息可能需要几个小时的时间。文本数据可以在 sql/Dump20180509 中找到。 运行 sql/Dump20180509 目录下的文件可以创建 MySQL 表并将数据导入 MySQL 数据库中。同时,通过 util/ImportMovies 和 util/ImportRatings 可以将 .csv 格式的数据从文件系统导入到相应的 MySQL 表内。 为了使用 Mahout 0.13 版本进行项目开发,请下载并将其集成进项目中,或者直接在项目的依赖项中添加所需的 JAR 包。
  • Android.zip
    优质
    本项目为一款基于Android平台开发的电影推荐应用。通过整合用户观影记录与偏好分析,提供个性化的电影推荐服务,旨在提升用户的观影体验和娱乐选择效率。 用户需求如下: (1)导航栏包含“首页”、“分类”、“个人中心”三个模块; (2)首页设有搜索框,支持根据影片名、导演或演员进行查询,并显示相关影片的预览图、名称、类型、主演信息及评分和播放收藏按钮;下方为最新影片轮播图展示以及系统推荐影片列表(含预览图与片名); (3)点击某部电影的缩略图可进入详细页面,该界面包括视频播放框及其标题简介、收藏选项,并提供相似作品推荐及用户评论区。同时支持返回至上一级菜单的操作。 (4)允许将喜欢的作品加入个人收藏夹内保存。 (5)分类功能涵盖依据影片状态(如当前热映、新片上线等)、类型(剧情/喜剧/动作等)、发行地区(中国大陆、香港等地)以及上映年份等多个维度进行筛选; (6)用户需先注册账号才能使用服务,注册时需要填写唯一ID号、用户名及密码信息,并可上传头像。登录过程则仅需输入账户名和对应口令即可。 在“个人中心”部分可以看到自己的头像和个人资料详情;可以修改个人信息如更改图像或重设安全问题答案等;查看已收藏的电影列表,同时提供注销当前会话的功能选项。
  • Spring Boot在线音乐
    优质
    本项目是一款基于Spring Boot框架开发的在线音乐推荐系统,旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。通过分析用户听歌记录和偏好,智能推送符合喜好的歌曲与专辑,增强用户体验。 本系统的开发目的是为了吸引学生、群众等用户在众多的个性化音乐推荐中探索,并创建一个平台供他们搜索个性化的音乐并聆听自己喜欢的作品。系统的主要目标是实现歌曲搜索功能,音乐标签分类,用户选择偏好标签,根据这些信息进行音乐推荐,同时提供问卷调查和公告查看等功能。这样可以促进用户之间的信息交流。 该系统主要面向两类使用者:普通用户与系统管理员。对于普通用户而言,他们可以通过登录注册、分页显示结果等方式使用系统的各项功能;例如歌曲搜索、按照音乐标签分类浏览作品、选择个人偏好标签等,并且能够对喜欢的音乐进行评分和评论,在榜单中查看热门曲目或通过算法推荐来发现新歌。 系统管理员则负责管理用户信息,处理问卷调查的结果以及审核留言内容。此外,他们还需要维护友情链接列表、调整各种标签设置及更新公告等内容以确保平台正常运行并满足用户的多样化需求。
  • Spring Boot智慧健康
    优质
    本项目构建于Spring Boot框架之上,旨在开发一套智能健康建议平台。它利用先进的数据分析技术为用户提供个性化的健康管理方案和预防措施。 基于Spring Boot的智能推荐卫生健康系统是一种利用现代软件开发技术构建的健康管理平台,主要面向大学生毕业设计或课程设计实践项目。该系统采用Spring Boot框架为用户提供高效、便捷的卫生与健康信息推荐服务。 Spring Boot是Spring框架的一个扩展,简化了Java应用初始设置和配置过程,帮助开发者快速搭建应用程序。其核心特性包括自动配置、内嵌式Web服务器(如Tomcat)、starter依赖以及Actuator等监控管理工具,在构建智能推荐系统时能够显著提高开发效率并减少不必要的配置工作。 该系统的关键模块可能包含: 1. 用户管理:用户注册、登录和权限控制,可能会使用Spring Security进行安全设置。 2. 数据库管理:利用SQL数据库(如MySQL)存储用户信息与健康数据。`db.sql`文件中通常会定义初始的数据表结构及示例数据。 3. 智能推荐算法:可能涉及机器学习或数据分析技术,例如协同过滤、基于内容的推荐或者深度学习模型,用于根据用户的过往行为和偏好提供个性化的健康管理建议。 4. 前端界面:采用HTML、CSS与JavaScript(并结合Bootstrap或Vue.js等前端框架)创建用户友好的交互式页面,展示健康信息及推荐结果。 5. RESTful API:Spring Boot支持RESTful风格的API设计,便于与其他应用程序集成。 6. 文件存储:“springboots3cpm”可能表明系统使用了Amazon S3或其他云服务来存放文件,如用户的健康报告或系统日志。 文档“开题springboot065基于智能推荐的卫生健康系统.docx”涵盖了项目的研究背景、目标、技术路线及预期成果等内容。而任务书则详细列出了项目的任务分配和时间规划,指导开发过程。“说明文档.txt”提供了系统的使用指南,包括如何运行项目、访问接口以及介绍其功能等信息;“论文.doc”则是对系统设计与实现的全面论述。 基于Spring Boot的智能推荐卫生健康系统是一个集成了先进技术和数据分析能力的健康管理平台。通过这个项目,大学生能够学习软件开发全流程的知识技能,并深入了解Spring Boot框架的实际应用价值和灵活性。
  • Python
    优质
    本项目构建了一个基于Python的电影推荐系统,运用机器学习算法分析用户观影历史与偏好,旨在为用户提供个性化的电影推荐。 这是用Python编写的一个电影推荐系统,希望能对他人有所帮助。
  • Python
    优质
    本项目开发了一个基于Python的电影推荐系统,运用机器学习算法分析用户行为数据,为用户提供个性化的电影推荐。 电影推荐系统是现代娱乐产业中的重要组成部分。它利用大数据与机器学习技术为用户个性化地提供符合其喜好的影片建议。在这个项目里,我们将深入探讨如何使用Python语言构建一个电影推荐系统。 一些关键知识点包括: 1. **协同过滤**:这是推荐系统的基石之一,涵盖“用户-用户”和“物品-物品”的两种方式。“用户-用户”协同过滤通过寻找具有相似观影历史的其他用户,并将他们喜欢的影片建议给目标用户;而“物品-物品”则是基于对电影评分的数据点来发现与已喜爱作品相近的其它推荐。 2. **数据处理**:我们可以利用Python中的Pandas库进行数据清洗和预处理工作,比如从CSV文件中读取包含用户评价的信息、填补缺失值以及标准化这些评价值等步骤。 3. **矩阵分解**:Singular Value Decomposition (SVD) 和 Alternating Least Squares (ALS) 是协同过滤技术里常用的手段。它们将用户-物品评分的原始矩阵分解为三个较小维度的新矩阵,进而揭示隐藏的特征信息,并预测未被直接评价的数据点。 4. **模型训练**:Scikit-Learn或Surprise库提供了便捷的功能来实现SVD和ALS等算法模型,这些工具允许我们轻松设置超参数、运行训练流程以及评估其性能表现。 5. **评估指标**:Precision@K, Recall@K, Mean Average Precision (MAP) 和 Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) 是衡量推荐系统效果的重要标准。它们帮助我们了解建议列表的准确性和多样性程度。 6. **电影元数据**:除了用户评分外,还可以考虑利用如导演、演员和类型等信息来丰富推荐内容。通过TMDb API获取这些额外的数据资源,并结合原有的评分记录以增强个性化推荐的质量与范围。 7. **用户体验**:一个优秀的推荐系统不仅依赖于精确的算法支持,还需要具备友好的前端展示界面。可以借助Django或Flask这样的Python web框架构建易于用户操作的应用程序接口。 8. **实时推荐**:在处理大规模数据集时,可能需要设计能够快速更新建议列表的方法。这通常涉及高效的数据库查询与缓存策略的设计,例如使用Redis或Memcached来存储热门的推荐信息。 9. **模型优化**:通过A/B测试、在线学习等方式持续改进推荐效果。可以尝试不同的算法组合或者采用更先进的深度学习技术如Neural Matrix Factorization以提高预测精度和用户满意度。 10. **用户反馈**:收集关于推荐结果的各种互动数据,例如点击率、评分情况以及观看时长等信息,这将有助于迭代调整优化现有的推荐模型。
  • Python
    优质
    本项目开发了一个基于Python的电影推荐系统,利用机器学习算法分析用户观影历史和偏好,提供个性化电影推荐。 这是一款用Python编写的电影推荐系统,希望能对大家有所帮助。我已经亲自测试过并确认可以使用,感谢各位的支持。
  • Python
    优质
    本项目开发了一个基于Python的电影推荐系统,利用数据分析和机器学习算法,为用户精准推荐符合其偏好的影片。 这是一款用Python编写的电影推荐系统,希望能对大家有所帮助。我已经亲自测试过并且确认可以使用,感谢各位的支持。