### 电影推荐系统
### 介绍
基于Hadoop和spark由java和python语言开发的电影推荐系统.
### 开发语言
1.python
_2.java_
### 环境
1.Hadoop2.7.0
2.spark2.x
3.jdk1.8
4.python3.7
5.tomcat8.0
6.mysql5.6
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【资源说明】 Python毕业设计 基于Java+Hadoop+Spark由的电影推荐系统设计与实现源码+数据集+详细文档+全部资料(高分项目Python毕业设计 基于Java+Hadoop+Spark由的电影推荐系统设计与实现源码+数据集+详细文档+全部资料(高分项目 【备注】 1、该项目是个人高分毕业设计项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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Python毕业设计 基于Java+Hadoop+Spark由的电影推荐系统设计与实现源码+数据集+详细文档+全部资料(高分项目 (245个子文件)
scrapy.cfg 259B
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Moviedetailaction.class 2KB
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Recommendaction.class 2KB
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Movieaction.class 1KB
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User.class 1KB
Similartab.class 947B
LoginService.class 800B
RegistServer.class 773B
Category.class 762B
Rectab.class 744B
.classpath 2KB
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layer.css 16KB
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normalize2.css 2KB
demo.css 1KB
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title.ico 17KB
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MovieDao.java 6KB
Movie.java 2KB
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UserDao.java 948B
Movieaction.java 946B
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User.java 702B
Similartab.java 526B
LoginService.java 417B
RegistServer.java 402B
Category.java 396B
Rectab.java 366B
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资源评论
- wzxhhsq2024-05-15资源内容详细全面,与描述一致,对我很有用,有一定的使用价值。
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