基于spark的电影推荐系统，内含sql脚本文件。推荐算法是基于协同过滤的算法。

完整的基于spark的电影推荐系统数据集,保证可用,积分给少一点,大家放心下载吧

本系统在ANT下可以直接运行,在Myeclipse平台到网页上运行的代码在http://download.csdn.net/source/3386479 上下载 电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一

基于用户和物品的协同过滤算法的电影推荐系统的Python实现报告含代码

阿里云短信源码java movierecommend 基于Spring Boot的大数据电影推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化推荐 demo地址： 学生机（俗称板砖机），导致资源加载，接口响应比较慢，请耐心多等一会，让子弹多飞一会； 待功能开发完毕后会优化此页面加载速度 如何在本地开发 # 环境依赖 1. java环境 2. gradle项目，建议通过Intellij IDEA打开，运行build.gradle下载依赖，具体参考gradle教程 3. IDEA下载开启 lombok插件 4. 如果需要正常运行，需要使用mysql数据库和redis，具体配置可根据自己的项目配置在application.yml中 5. 发送短信和照片上传需要一些token和access_key，可以参考代码`configService.getConfigValue`获取配置和阿里云短信 架构 项目组织： 前端后端分离，通过Restful接口传递数据 代码组织：基于SpringBoot，采用gradle进行依赖管理 部署方式：采用docker部署，通过nginx实现简单的负载均衡。 大数据处理：采用Ela

电影推荐人 项目作者 Bernard Kurka | | 笔记本电脑 执行摘要 我使用Python使用余弦相似度来构建基于项目和基于用户的电影推荐器系统。 在Jupyter笔记本中，我创建了一些功能，可以根据用户输入运行建议。 数据 该数据集包含由600位用户制作的100.000电影评分。 该数据包括9.000个电影标题，可从GroupLens Research网站上获得。 推荐人 基于项目的推荐人。 我建立了这个推荐器，用于计算电影之间的余弦相似度。 使用包含电影等级的两个向量计算相似度。 基于项目和类型推荐： 我向推荐器添加了一个新层，首先，我将查找具有相似类型的电影，然后选择最佳分级相似性。 基于用户的推荐人： 使用每个人的9.000电影得分的两个向量，我能够计算出这两个用户之间的余弦相似度。 我的朋友伯纳多（Bernardo）对65部电影进行了评分，我已经导入了他的评分，

电影推荐系统 使用推荐系统算法在Python中实现的应用程序，该算法适用于大数据集。 您应该将.csv文件与一堆电影一起使用，以便在其中进行选择 应用程序输入应与.txt文件中提供的示例相同

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