本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。 一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户标签、用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。 协同过滤推荐算法在网站中应用非常广泛，比如：电子商务网站、购物系统、个性化音乐网站、电影网站、图书网站、新闻网站等等。 二、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 作者实现了协同过滤推荐算法在音乐网站中的应用，登录用户可以对音乐进行评分、收藏、添加到自定义歌

Small-program-douban 微信小程序豆瓣电影及其基本API源码结构分析 使用说明 直接新建无APPID工程，将项目导入即可（若是有APPID工程，因为服务器配置问题，豆瓣接口将无法请求数据） 功能样式 主要有八个页面index,movie,search,mine,systemInfo,audio,map,compass，其中index,movie,search实现电影展示和搜索功能，其他页面展示微信几大基本API用法； index(首页，调去豆瓣借口获取推荐电影列表) movie(电影详情页，点击电影列表进入) search(搜索页面，搜索关键词，展现相关电影) mine(个人页面，用于展现微信功能API用法) 逻辑结构 首页onLoad()方法显示loading,然后调取豆瓣接口获取movies存在data里面，成功获取数据之后取消loading,页面通过scroll-view展示每条movie相关信息；通过j将所点击的id传到电影详情页面，电影详情更具id获取指定电影对象，然后页面展示；搜索页面通过input获取用户输入关键词，与豆瓣搜素接口拼接，获取电影列表展

简约电影网站，使用dreamweaver完成，javascript应用。

用opengl实现的电影指环王中的魔戒特效，渲染效果非常好

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在Java控制台输出的一个电影院售票系统，具体里面有座位类、票类等等.........................................................

这款软件组合了小说阅读，音乐播放，电影播放的基本功能，设计的知识点有fragment，preference，软件欢迎界面，文件管理等等，4.4环境，最新的API,避免的了很多过时的方法的使用。虽然不适用商业推广，但是对于学习各种新的知识，布局设计等都是很有帮助的。音乐小说视频都可以自动扫描和手动选择，但是添加的时候只能一个个的往列表里面添加很不方便，如果有需要的朋友可以自己进行二次开发，本项目默认编译版本4.4.2编码GBK

微信小程序仿豆瓣电影评分、点评功能，点评电影的一个微信小程序，本源码是仿豆瓣电影APP的功能，但运行的环境一个是android系统中以APP方式运行，本源码是以微信小程序的方式运行，研究学习本源码，可熟悉微信小程序编程的一些基础技巧，有很好的学习参考价值。

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