基于Spark的电影推荐系统，python爬取数据并采用Django搭建系统（源码）内附详细说明文档，期末作业，毕业设计都可用。 系统架构的实现 系统的架构分为数据获取层，数据处理层，数据存储层，业务层，展示层。展示层包括了Web的前后台两部分，前台是为了用户来查看电影数据和推荐系统向用户展示推荐数据页面，后台是管理员管理用户和电影数据的页面。业务层是对前后台业务功能进行实现的代码逻辑层。 数据计算层是用来对数据做统计分析，和运行推荐算法的。通过对数据存储层里的基础数据和用户行为数据做计算推荐，得到的结果重新存入数据存储层中。 数据获取层用以获取本推荐系统所需要的大量基础数据，并进行数据预处理，使之规整以后便存入数据存储层中。

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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

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本课程论文阐述了spark和spark集成开发环境Intellij IDEA的安装与操作，也详细说明了基于Spark的电影推荐系统的开发流程。推荐引擎是最常用的机器学校应用，我们可以在各大购物网站上看到这方面的应用。基于Spark的电影推荐系统是使用Spark MLlib的ALS推荐算法，对会员电影评分数据和观看记录的数据构建协同过滤式的推荐引擎，对历史数据进行训练创建模型进行针对用户推荐电影和针对电影推荐用户的推荐功能，由此来增加会员观看电影的次数。