基于用户的协同过滤推荐算法是通过分析用户行为寻找相似用户的集合，其核心是用户兴趣模型的建立以及用户间相似度的计算。传统的用户推荐算法是根据用户评分或者物品信息等行为数据进行个性化推荐，准确率比较低。充分考虑在线评论对于用户之间兴趣相似度的作用，通过对评论的情感分析，构建准确的用户兴趣模型，若用户在评论中表现出来的相似度越高，则表示用户之间的兴趣越相似。实验表明，和传统的基于用户的协同过滤推荐算法相比，基于评论情感分析的协同过滤推荐算法，无论准确率还是召回率都有明显提高。

如果毕业设计做推荐系统可以参考这个资源！！！！！！！！！ 资源包括： 1、包含基于物品，基于用户的协同过滤底层算法（Python实现） 2、基于python第三库Surprise实现的推荐系统（机器学习类似原理） 3、基于电影进行推荐系统的设计 4、包含大量的数据集（电影数据集）

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电影_推荐系统 该项目存储库基于构建电影推荐系统克隆 数据集详细信息： 提及用于构建此推荐引擎的数据集如下： 使用的数据集： MovieLens数据集 下载数据集：从以下链接下载数据集 下载Kaggle上托管的MovieLens数据集，然后使用 从其官方网站下载MovieLens数据集，然后使用 数据集文件格式： CSV文件（以逗号分隔的值）。 注意：将数据集下载并保存在input_data文件夹中 数据集类型： 完整的数据集：该数据集包含26,000,000个评分和270,000个用户将750,000个标签应用程序应用于45,000部电影。 包括在1,100个标签中具有1200万相关分数的标签基因组数据。 注意：我们将使用完整数据集为电影建立一个简单的建议。 小型数据集：该数据集包含100,000个评分和1,700个标签应用程序，这些应用程序由700位用户应用于9,000部电影。

根据用户历史观影评分数据预测出观众喜欢的电影，并予以推荐。

项目介绍 本系统采用企业级开发标准，使用SpringBoot架构，数据访问层采用Spring Data Jpa，业务控制层采用SpringMvc，安全框架采用Shiro，实现了完整权限系统，Controller方法采用shiro注解，来实现有效的权限控制；界面采用了Easyui技术；在该项目中可以收录电影，收录电影系统，电影系统动态信息以及通过关键字查询你想要看的电影。在后台可以添加电影信息，对电影信动态的管理，电影信息管理，系统信息的管理等。 环境需要 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。推荐IDEA; 3.tomcat环境：Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.硬件环境：windows 7/8/10 1G内存以上；或者 Mac OS； 5.是否Maven项目: 是；查看源码目录中是否包含pom.xml；若包含，则为maven项目，否则为非maven项目 6.数据库：MySql 5.7版本； 技术栈 1. 后端：SpringBoot+Spr

项目介绍 本系统采用企业级开发标准，使用SpringBoot架构，数据访问层采用Spring Data Jpa，业务控制层采用SpringMvc，安全框架采用Shiro，实现了完整权限系统，Controller方法采用shiro注解，来实现有效的权限控制；界面采用了Easyui技术；在该项目中可以收录电影，收录电影系统，电影系统动态信息以及通过关键字查询你想要看的电影。在后台可以添加电影信息，对电影信动态的管理，电影信息管理，系统信息的管理等。 环境需要 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。推荐IDEA; 3.tomcat环境：Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.硬件环境：windows 7/8/10 1G内存以上；或者 Mac OS； 5.是否Maven项目: 是；查看源码目录中是否包含pom.xml；若包含，则为maven项目，否则为非maven项目 6.数据库：MySql 5.7版本； 技术栈 1. 后端：SpringBoot+Spr

项目介绍 本系统采用企业级开发标准，使用SpringBoot架构，数据访问层采用Spring Data Jpa，业务控制层采用SpringMvc，安全框架采用Shiro，实现了完整权限系统，Controller方法采用shiro注解，来实现有效的权限控制；界面采用了Easyui技术；在该项目中可以收录电影，收录电影系统，电影系统动态信息以及通过关键字查询你想要看的电影。在后台可以添加电影信息，对电影信动态的管理，电影信息管理，系统信息的管理等。 环境需要 1.运行环境：最好是java jdk 1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 2.IDE环境：IDEA，Eclipse,Myeclipse都可以。推荐IDEA; 3.tomcat环境：Tomcat 7.x,8.x,9.x版本均可 4.硬件环境：windows 7/8/10 1G内存以上；或者 Mac OS； 5.是否Maven项目: 是；查看源码目录中是否包含pom.xml；若包含，则为maven项目，否则为非maven项目 6.数据库：MySql 5.7版本； 技术栈 1. 后端：SpringBoot+Spr

电影推荐系统 这是基于协作过滤方法的电影推荐系统项目。

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