电影

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。

利用JPG格式图片批量制作电影的需求日益增加。MATLAB开发了一种简便的工具，使用户能够轻松裁剪每张图像，并将它们合成为完整的电影。

《电影票务系统——Java与MySQL的完美结合》在当前数字化时代，电影票务系统已经成为电影院运作的重要组成部分，它有效管理票务，提供便捷在线预订服务。该项目名为“电影票务系统”，采用Java编程语言开发，依赖MySQL数据库存储数据。接下来，我们将详细探讨该系统的实现细节及核心技术。Java作为广泛应用于企业级应用开发的强大编程语言，具备跨平台、面向对象和高可移植性等特点，在该系统中负责业务逻辑处理和用户界面交互。开发者可能使用Java Swing或JavaFX构建图形用户界面，使用户能直观浏览电影信息、选择座位并完成购票流程。此外，Java的多线程特性确保系统并发性能，能同时处理多个用户的

推荐算法的入门实现你了解吗？movie_recom.py了一个电影推荐算法，适合初学者了解推荐系统的基本原理。它的代码简洁易懂，通过实例能你快速上手。无论你是刚接触推荐算法，还是有一定基础想快速复习，都能从这个脚本中找到有用的思路和技巧。电影推荐是多应用中常见的功能，掌握了这个算法，你就能理解如何通过用户兴趣做出智能推荐了。

下载kaggle上提供的5000部电影数据集，这些数据集包含了电影的详细信息，如标题、演员、评分等。数据集的下载过程简单快捷，适合需要进行电影分析或机器学习研究的用户使用。

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。

电影数据的项目里，TMDB 的数据集真的是蛮值得一试的。它的数据量大、字段也挺全，像导演、演员、预算、票房这些，全都给你列出来了，适合拿来练手做数据或者机器学习项目。 图表方面你可以整点饼图、条形图、折线图来票房和类型的关系，搭配 matplotlib 和 seaborn 用起来还蛮顺手的。像 plt.bar()、sns.lineplot() 这些方法都能直接上手，效果也直观。 数据预这块也别马虎，先用 dropna() 缺失值，再把类型转一转，比如上映日期转成时间格式，用 pd.to_datetime() 就行，方便后面画趋势图。 逻辑上，建议你先看 电影类型 跟 票房、利润 的关系，用 c

本教程演示如何使用 Java 爬取豆瓣电影数据并通过文件流存储到本地。

利用豆瓣的电影数据，分析各国家、地区和类型在不同时间段内的评分和数量，探索它们之间的关联性。重点比较世界电影与中国电影以及中国大陆与港台电影之间的差异，揭示各参数对评分的潜在影响。数据来源于豆瓣平台，本分析仅展示客观数据，呈现各类电影间的多样性与趋势。