基于mapreduce的小型电影推荐系统，使用javaweb的方式实现，

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 电影名称/别名 导演 时间 票房 综合评分 电影id 评分表 用户id 电影id 分值 评分时间 备注 用户表 用户id 用户名 用户出生年月日 用户性别 密码 邮箱 热门榜单 最新电影榜单 历史总榜单 国内电影榜单 国外电影榜单 用户评分数据 搜索电影 榜单（权重） 预告片 评分 所有观影人群人员项目经理 分工 模块 二级模块 负责人 引言 目的，范围，定义（词汇表和略缩语），参考资料，概述 刘黄河 少 软件总体概述（整体说明） 软件标识软件描述（系统属性，开发背景，软件功能列表简述，），用户的特点，限制与约束 李季兰 中等 具体需求 各个功能： 1，基础功能（榜单，分类，登录注册） 2，查找页面（模糊搜索，分类搜索） 3，上传电影4，推荐5，评分6，影评7，评论8， 田宇，宋​​楷文， 多 表现 可靠性，可用性，可支

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

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Netflix电影推荐系统 在以下链接中查看有关构建推荐系统的博客： 业务问题 Netflix致力于将人们与他们喜爱的电影联系起来。 为了帮助客户查找这些电影，他们开发了世界一流的电影推荐系统：CinematchSM。 它的工作是根据他们喜欢或不喜欢其他电影的程度来预测某人是否会喜欢该电影。 Netflix使用这些预测来根据每个客户的独特口味提出个人电影推荐。 尽管Cinematch的表现不错，但总可以做得更好。 现在，netflix尚未尝试过很多有趣的替代方法来显示Cinematch的工作方式。 有些在文献中有所描述，有些则没有。 我们很好奇，其中任何一项能否通过做出更好的预测来击败Cinematch。 坦率地说，因为如果有更好的方法，可能会对我们的客户和我们的业务产生重大影响。 积分： : 问题陈述 Netflix提供了许多匿名评级数据，并且其预测准确度要比Cinematch在

svd算法matlab代码大数据挖掘与分析课程项目 电影收视率预测项目 数据集 从movielens / ml-1m.zip下载。 该数据集包含来自6000个用户的4000部电影的100万个评分。 我们进一步根据时间戳对每个收视率进行排序 建议： 步骤1： 基线估算器：在PDF上使用公式bxi =μ+ bx + bi 第2步： 邻域估计器：使用邻域方法预测评分分数 基于项目的相似性 基于用户的相似性 整合时间动力 继KDD09论文之后 式5,6,8,10 K均值聚类 使用k均值算法可根据文件rating.dat给出的用户评分得分对用户进行聚类。 SVD降维 使用SVD算法减少维数 指标 RMSE的价值 项目实施 请参阅 推荐部分使用Python编码，其他部分则由我的小组成员使用Matlab编码。

完整版Python-Django项目，调试通过，直接下载即可运行包括：登陆、注册、浏览、搜索、发布资源、评论等多个功能。可作为新手练习，课程设计，毕业设计，代码注释详细，便于理解。

电影推荐系统 根据加权平均值和受欢迎程度推荐电影-使用python库和公式 基于S形功能的基于内容的电影推荐-Sklearn，NLTK

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