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采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

豆瓣电影推荐系统——通过爬取电影数据和用户数据，再利用所爬取的数据设计并实现相关推荐算法对用户进行电影推荐。然后设计出图形用户界面（GUI）进行交互，封装成电影推荐软件，针对数据集中的用户推荐相关电影。 **主要分为三大模块：** :one: 爬虫模块：request 库、json 库、MySQL :two: 推荐系统模块：基于物品的协同过滤算法（ItemCF 算法） :three: GUI 模块：PyQt5 **开发环境：Python 3.7.7**

基于Spark的电影推荐系统，包含爬虫项目、web网站、后台管理系统以及spark推荐系统

movie_recommender 基于MovieLens的推荐系统。 作者chengstone 电子邮件 代码详解请参见文内jupyter notebook和↓↓↓ 知乎专栏： : 博客： : 欢迎转发扩散^ _ ^ 这是一个简单的推荐系统，使用Tensorflow 1.0和python 3.5。 使用文本cnn工具实现电影推荐： 1.提供用户ID和电影ID以预测收视率。 2.推荐相同类型的电影。 3.推荐您喜欢的电影。 4.Recominging观看了喜欢该电影的同一部电影的人。 这是一个简单的推荐系统，使用TensorFlow1.0和Python 3.5开发。 使用文本卷积神经网络，并利用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。实现的推荐功能如下： 1，指定用户和电影进行评分 2，推荐同类型的电影 3，推荐您喜欢的电影 4，看过这个电影的人还看了（喜欢）

针对目前的电影推荐算法中，传统的矩阵分解算法对于用户的离散型评分数据集的数据利用率不高的问题，提出基于二项分布的矩阵分解算法的模型，在假定用户的评分数据是服从二项分布的前提下，利用最大后验估计学习得出损失函数，将用户的兴趣度作为影响因子，加入项目之间的邻域影响，其后利用随机梯度下降法针对问题求解。通过在MovieLens数据集上与传统的矩阵分解算法的对比实验，结果表明，提出的算法可以有效的提高推荐精度，表现出良好的稳定性。

协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。

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