电影推荐分析

利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。

电影推荐人系统作业是SCE 2015数据挖掘课程的一部分。该系统允许注册用户评价电影，基于MovieLens数据集获得电影推荐。

介绍了一种基于协同过滤算法的电影推荐系统实现，使用MATLAB编程，采用余弦相似度进行用户间的影片喜好匹配。

本项目利用Spark推荐算法开发了一套电影推荐系统，后端采用了SpringBoot，前端则使用微信小程序进行展示。系统涵盖了数据处理、推荐算法、分布式计算、微服务架构和移动端开发等多个IT领域知识点。具体包括Spark的RDD和DataFrame API用于高效处理大规模用户行为数据，以及协同过滤、矩阵分解等经典推荐算法的应用。SpringBoot框架简化了后端开发，提供了高内聚低耦合的特性，而微信小程序则通过优秀的用户体验和轻量级特性增强了前端展示。

该数据集包含了推荐系统中常用的电影数据，可以用于基于Spark的电影推荐系统开发和研究。

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

《基于Hadoop的电影推荐系统源码详解》在当今信息爆炸的时代，如何从海量的电影数据中为用户推荐最合适的影片，成为了娱乐行业的热点问题。本项目是为了满足这一需求而构建的基于Hadoop的大数据处理平台上的电影推荐系统。项目采用Hadoop作为大数据处理框架，Python作为主要开发语言，MySQL作为数据存储，通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的电影推荐。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，允许在廉价硬件上进行大规模数据处理。在本项目中，Hadoop负责处理和分析大量电影评分数据，如ratings.csv和u.data，这些文件包含了用户对电影的评分记录。Python在本项目中扮演了重要角色，利用其简洁的语法和丰富的库支持进行数据预处理和结果分析。MySQL8.0作为关系型数据库，用于存储经过处理后的用户信息和电影元数据。推荐系统的核心算法包括协同过滤和基于内容的推荐，采用混合推荐策略以提高推荐的准确性和多样性。项目还涉及异常值检测、缺失值填充和数据清洗等预处理步骤，展示了大数据处理的实际应用。

基于Flask和Spark的电影推荐系统，使用ALS算法和MovieLens数据集。该系统可根据用户的喜好智能推荐电影，方便快捷。

Popcorn Saver客户端是一个电影推荐Web应用程序，专为2IMW15：Web信息检索和数据挖掘项目开发。这个Web客户端提供了一个单页GUI，使用其他组件公开的服务。服务器和推荐器模块需要运行才能正常工作。项目使用NodeJS，并可以通过以下链接进行克隆和安装：$ git clone https://github.com/rparrapy/popcorn-saver-client.git && cd popcorn-saver-client。开发人员可以通过以下命令安装所需的工具和依赖项：$ npm install -g yo gulp bower && npm install && bower。

这是一个毕业设计项目，包含完整的课程设计和经过助教老师测试的项目源码。系统稳定运行，欢迎下载交流。请先阅读README.md文件获取详细信息。