基于hadoop的电影推荐系统,基于大数据的电影推荐系统

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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

, 相关下本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用MySQL和Redis,以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签，并

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四、推荐系统(Spark) 开发环境：IntelliJ IDEA + maven + Git + Linux 软件架构：hadoop + zookeeper + flume + kafka + nginx + spark + hive + MySQL 项目描述：通过在电影网站系统java项目-第96期基于ssm+hadoop+spark的电影推荐系统【源码请到资源专栏下载】1、项目简述电影推荐系统，基于大数据分析的推荐系统，适合学习和企业应用。首

基于Hadoop平台的电影推荐系统，是为了解决个性化推荐的问题而设计。以网络电影作为影片推荐的主要研究数据对象，选择基于影片内容的电影推荐方式算法和基于内在面对海量的数据，基于项目的协同过滤算法在Hadoop平台上无法实施，本文将它改进成基于并行化的协同过滤算法，运用到本文要介绍的个性化推荐系统中去。在本论文中我们采用SSM框

ˇ＾ˇ 1. 推荐系统概述；2. 推荐系统指标设计；3. Hadoop并行算法；4. 推荐系统架构；5. MapReduce程序实现。前言Netflix电影推荐的百万美金比赛，把“推荐”变成了时下最热门的数据挖掘推荐算法选型：基于物品的协同过滤算法ItemCF,并行实现数据量：基于Hadoop架构，支持GB,TB,PB级数据量算法检验：可以通过准确率，召回率，覆盖率，流行度等指标评判。结果解读：