电影推荐系统架构

最新推荐文章于 2025-11-14 17:10:52 发布
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#推荐系统

博客围绕推荐系统展开，但具体内容缺失。推荐系统在信息技术领域用于根据用户行为等数据为用户提供个性化推荐。

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快速学习-电影推荐系统设计(系统架构)
逍遥云恋
03-20 3484
电影推荐系统设计 主要内容 项目框架 数据的生命周期 大数据的处理流程 系统模块设计 项目系统架构 系统数据流图
基于ssm框架实现的视频电影系统
01-16 2335
项目介绍 本系统使用Spring+SpringMVC+MyBatis架构，数据库使用MySQL,共分为以下四大模块： 登录注册及用户管理 提供登录注册以及个人基本资料的修改查询 资源管理 管理员从后端添加电影资源并赋予资源的信息如名称、图片、时长、电影上映时间、评分、导演、演员、类型、地区等信息，发布成功在后端以及用户页面军可查看播放。 评论管理 在增加互动性且维护良好环境的同时，对用户评论内置了敏感词汇过滤。 收藏管理 用户可以将喜欢的电影添加到收藏中心，便于随时观看影片。 项目适用人群 正在做毕设的
java电影推荐系统.zip
03-22
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 开发环境： pycharm + python3.6 软件架构： mysql + scrapy 运行环境： 本次爬取的内容在外网，所以需先翻墙后才能成功运行。 后台管理系统 开发环境： IntelliJ IDEA + maven + git + linux + powerdesigner 软件架构： mysql + mybatis + spring + springmvc + easyui
JavaWeb实现协同过滤推荐算法的电影推荐系统
07-08
项目完整可用，配合压缩包内数据库可直接运行使用。 eclipse+mysql5.7+jdk1.8 功能：推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。通常情况下，推荐引擎的实现是通过将用户的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度。参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的，或是基于用户所在的社会或社团环境。 根据如何抽取参考特征，我们可以将推荐引擎分为以下四大类： • 基于内容的推荐引擎：它将计算得到并推荐给用户一些与该用户已选择过的项目相似的内容。例如，当你在网上购书时，你总是购买与历史相关的书籍，那么基于内容的推荐引擎就会给你推荐一些热门的历史方面的书籍。 • 基于协同过滤的推荐引擎：它将推荐给用户一些与该用户品味相似的其他用户喜欢的内容。例如，当你在网上买衣服时，基于协同过滤的推荐引擎会根据你的历史购买记录或是浏览记录，分析出你的穿衣品位，并找到与你品味相似的一些用户，将他们浏览和购买的衣服推荐给你。 • 基于关联规则的推荐引擎：它将推荐给用户一些采用关联规则发现算法计算出的内容。关联规则的发现算法有很多，如 Apriori、AprioriTid、DHP、FP-tree 等。 • 混合推荐引擎：结合以上各种，得到一个更加全面的推荐效果。
java计算机毕业设计基于协同过滤的电影推荐系统 SpringBoot 实现的社群智慧影单生成引擎 Java Web 平台下融合混合推荐的个性化影片发现系统
最新发布
shiji2434的博客
11-14 792
摘要：本文介绍了一个基于协同过滤算法的电影推荐系统毕业设计项目，采用SpringBoot+MyBatisPlus+Vue+Element-UI技术栈，实现了个性化电影推荐功能。系统包含用户管理、电影管理、论坛交流、推荐算法等模块，支持User-CF和Item-CF协同过滤算法，并解决了冷启动问题。提供了完整的源码、1.4万字论文、数据库设计及演示视频，可快速部署运行。系统功能完善，界面友好，既满足毕业设计要求，又具备实际应用价值，为个性化推荐系统开发提供了参考实现。
基于Java的电影推荐系统
laoman456的博客
05-05 2033
Java是由SUN公司推出，该公司于2010年被oracle公司收购。Java本是印度尼西亚的一个叫做爪洼岛的英文名称，也因此得来java是一杯正冒着热气咖啡的标识。Java语言在移动互联网的大背景下具备了显著的优势和广阔的前景，它是面向对象的，分布式的，动态的，具有平台无关性、安全性、健壮性。Java语言的基本语句语法和C++一样，但是它面向对象的技术更加彻底，因为Java要求将所有的内容都必须封装成类，把类作为程序的基本单位。由于不允许类外有变量、方法。
快速学习-电影推荐系统设计(实时推荐模块)
逍遥云恋
03-20 1845
实时推荐模块 基于模型的实时推荐模块 推荐优先级计算 基于内容的推荐 混合推荐-分区混合
电影推荐-电影推荐系统-电影推荐系统源码-电影推荐管理系统-基于ssm的电影推荐系统-电影推荐管理系统java代码-电影推荐代码
09-03
通过这三个组件的有机组合，可以构建出功能强大、结构清晰的电影推荐系统。开发人员可以利用Java语言的强大功能和丰富的库资源，编写出高效稳定的应用代码。 一个完整的电影推荐系统通常包括用户管理模块、电影信息...
精选资源
基于Spark的电影推荐系统+源代码+文档说明+数据流图+思维导图+系统架构图
12-28
1、资源内容：基于Spark的电影推荐系统+源代码+文档说明+数据流图+思维导图+系统架构图 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功...
推荐系统基于C++的用户偏好迁移模型设计：电影推荐系统架构与HMM算法实现 项目介绍 基于C++的用户偏好迁移的电影推荐系统的设计与现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
11-11
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++实现的用户偏好迁移电影推荐系统的设计与实现。系统通过隐马尔可夫模型（HMM）和递归神经网络（RNN）等时序建模技术，动态捕捉用户兴趣的变化，结合协同过滤与内容推荐的混合...
精选资源
个性化电影推荐系统代码 java个性化电影推荐系统代码
02-28
个性化电影推荐系统代码 java个性化电影推荐系统代码 基于springboot的个性化电影推荐系统代码 1、个性化电影推荐系统的技术栈、环境、工具、软件： ① 系统环境:Windows/Mac ② 开发语言：Java ③ 框架：...
电影推荐系统
qq_22853863的博客
06-12 1744
MapReduce实现电影推荐系统 案例分析 互联网某电影点评网站，主要产品包括 电影介绍 电影排行 网友对电影打分 网友影评 影讯&购票 用户在看|想看|看过的电影 猜你喜欢（推荐） 利用用户对电影的打分表来给用户推荐电影，用户打分表包括以下字段 userID–用户ID号 itemID–电影ID号 score–评分 ###基于物品的协同过滤算法 建立物品的同现矩阵 建立...
基于web个性化电影推荐系统
11-25
基于web端的个性化电影推荐系统设计与实现（源代码），采用Apache+Php+MySql框架，通过协同过滤算法对数据集进行训练，最终得到的结果存储到数据库中，web页面调用进行展示。
推荐系统java源码
09-02
这是推荐系统的源码，感兴趣的可以研究一下。
java实现推荐系统源码
05-15
java实现推荐系统，基于用户的推荐系统，有实验结果。可以根据此进行推荐系统的实现。
基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现源码（毕业设计）java+Hadoop
06-14
基于Hadoop的电影推荐系统的设计与实现源码（毕业设计）java+Hadoop，使用Hadoop2.7，jdk1.8；分为前台，后台和推荐三个子系统，可直接运行。sql私信
java计算机毕业设计电影推荐系统（附源码+springboot+开题+论文+部署）
杰简程序毕设
04-07 917
当前，大数据、人工智能等技术的发展为电影推荐系统的实现提供了有力的技术支撑。通过对用户观影历史、偏好、评分等数据的收集与分析，结合电影的内容、类型、演员阵容等特征信息，我们可以实现更加精准、个性化的电影推荐。通过本研究的实施，我们期望能够为用户提供更加智能化、便捷化的电影推荐体验，同时推动电影产业的数字化转型和智能化升级，为相关领域的技术创新和理论发展做出贡献。综上所述，本研究将围绕用户管理、电影信息展示、电影类型分类等关键功能展开，通过设计并实现个性化的推荐算法，为用户提供高效、智能的电影推荐服务。
基于ssm的个性化影片推荐系统
haoyanlikeJava的博客
09-26 216
5.1前台首页功能模块个性化影片推荐系统，在个性化影片推荐系统可以查看首页、热门电影、新闻资讯、我的、跳转到后台、客服等内容，如图5-1所示。图5-1系统首页界面图登录、注册，通过注册填写用户账号、用户姓名、性别、年龄、联系电话、电子邮箱等信息进行注册操作，如图5-2所示。图5-2登录、注册界面图图5-3热门电影界面图个人中心，在个人中心页面可以填写用户账号、用户姓名、密码、性别、年龄、联系电话、电子邮箱等信息进行更新信息、退出登录如图5-4所示。图5-4个人中心界面图。
基于spark电影推荐系统结构图
11-17
基于Spark的电影推荐系统结构图如下所示： ``` +-----------------+ | MovieLens | | Recommendation| | Engine | +--------+--------+ | | | | | +--------v--------+ | | | Spark MLLib | | | +--...
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