用户注册/登录/退出，爬取一两万个电影数据数据，存储电影数据，存储用户和演员数据，计算电影模型，根据点击率预估算法和基于物品和用户的协同过滤算法等计算用户可能感兴趣的电影，展示用户可能喜欢的电影，具有选择用户……

MovieLens 20m 电影推荐数据集包含 138493位 用户对 27278部 电影的 20000263项 电影的评分(1-5分)，电影标签数为 465564个，数据采集自网站 movielens.umn.edu，时间段为 1995.01-2015.03。

python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐

自述文件 该项目基于Hadoop和Hive。 如果您尚未设置它们，请参考以下说明： ＆ 。 您可以从下载我们的测试数据。 README.txt具有有关其数据属性的非常详细的说明。 在wirteup中也有描述。 请将给定数据集中的::替换为 （这是一个标签）。 只要使其更容易处理即可。 请将目录更改为刚刚下载的数据文件。 对我来说是$cd ~/ml-1m 请启动hadoop，这是Hive运行的先决条件。 输入命令$hive -f extract.q 。 将出现目录“结果”。 它存储我们要使用的数据。 我们已经在源文件中提供了这样提取的数据，称为new_data.txt 。 在HDFS上创建文件夹，我们将数据放入文件夹： $ hadoop fs -makedir /hadoop 将数据放在HDFS上： $ hadoop -fs copyFromLocal /directory of

管理员：①管理用户信息；②管理电影信息 用户：①注册功能；②登录功能；③完善基本信息；④退出登录；⑤查看电影推荐；⑥搜索电影；⑦查看电影信息 推荐模块使用协同过滤算法搜集用户的喜好，从而做到电影的智能推荐……

电影推荐系统的完整代码，可根据博客内容进行修改为您自己的个性化系统网站，或者也可以直接部署到服务器上面！

电影、电商推荐系统所需要的全部软件打包下载！

基于用户的协同过滤算法，可以根据用户对电影的评价集推荐其潜在喜爱电影。

毕业设计 系统基于协同过滤， 基于用户的和基于item的都有实现 可在线预览 movie.colaplusice.com 基于django2＋python3.7+mysql/sqlite+bootstrap3 movielens数据集 邮箱:fjl2401@163.com 详细的技术文档和readme很全。里面附带论文和数据库文件以及爬虫

Python基于Django的电影推荐系统和论坛源码.zip