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目录 第1章 绪论 1.1 课题背景 1.2 课题的目的和意义 1.3 国内外研究现状 1.4 课题研究的内容 第2章 电影推荐系统的开发技术介绍 2.1 推荐系统相关技术 2.1.1 Spark 2.1.2 MongoDB 2.1.3 Web 2.2 推荐算法介绍 2.2.1 基于人口统计学的推荐算法 2.2.2 基于内容的推荐算法 2.2.3 基于协同过滤的推荐算法 2.3 推荐系统介绍 第3章 电影推荐系统分析和设计 3.1 电影推荐系统分析 3.1.1 可行性分析 3.1.2 功能需求分析 3.2 电影推荐系统设计 3.2.1 基于人口统计学的推荐算法设计 3.2.2 基于内容的推荐算法设计 第4章 电影推荐系统实现 4.1 系统开发环境 4.1.1 系统环境介绍 4.1.2 系统服务运行 4.2 系统功能的实现 4.2.1 用户登录与注册 4.2.2 个性化推荐 4.2.3 电影搜索 4.2.4 用户评分 第5章 电影推荐系统测试 5.1 功能测试 5.2 性能测试 结论 参考文献 致谢
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I
基于 Spark 的电影推荐系统
设计与实现
摘 要
在云计算、物联网等技术的带动下,我国已步入大数据时代。电影是人们日常生活
中重要的一种娱乐方式,身处大数据时代,各种类型、题材的电影层出不穷,面对琳琅
满目的影片,人们常感到眼花缭乱。因此,如何从海量电影中快速筛选符合个人喜好的
电影,成为了个性化电影推荐系统的热门研究方向。为了向用户推荐高质量的电影,满
足其个人喜好,特设计和实现一个电影推荐系统,该系统为用户提供个性化的电影推荐,
让用户能够轻松找到符合自己喜好的电影。
该电影推荐系统采用 Spark 技术,使用基于人口统计学,基于内容以及协同过滤等推
荐算法,通过离线、实时和详情页等推荐方式,使用户更加方便快捷地查找符合个人喜
好的电影,提高用户满意度。同时,系统也涉及前端查看页面、后台业务处理和算法设
计等众多操作,以确保整个系统的精准稳定性和高效性。
关键词:Spark 技术;协同过滤;大数据;电影推荐系统
II
ABSTRACT
Driven by technologies such as cloud computing and the Internet of Things, China has
stepped into the era of big data.Film is an important way of entertainment in People's Daily life.
In the era of big data, films of various types and themes emerge endlessly, and people often feel
dazzled in the face of a dazzling array of films.Therefore, how to quickly select movies that meet
personal preferences from a large number of movies has become a hot research direction of
personalized movie recommendation system.In order to recommend high quality movies to users
and meet their personal preferences, a movie recommendation system is designed and
implemented. The system provides users with personalized movie recommendations, so that users
can easily find movies that meet their preferences.
The movie recommendation system adopts Spark technology, uses demography based,
content based and collaborative filtering recommendation algorithms, through offline, real-time
and detailed page recommendation methods, users can more easily and quickly find the movie that
meets their personal preferences, and improve user satisfaction.At the same time, the system also
involves many operations such as front-end viewing pages, back-end business processing and
algorithm design to ensure the accuracy, stability and efficiency of the entire system.
KEY WORDS: Spark Technology ; Collaborative Filtering Algorithm ; Big Data ; Movie
Recommendation System
III
目 录
第 1 章 绪论 ................................................................1
1.1 课题背景 ...........................................................1
1.2 课题的目的和意义 ...................................................2
1.3 国内外研究现状 .....................................................2
1.4 课题研究的内容 .....................................................3
第 2 章 电影推荐系统的开发技术介绍 ..........................................4
2.1 推荐系统相关技术 ...................................................4
2.1.1 Spark ........................................................4
2.1.2 MongoDB ......................................................4
2.1.3 Web ..........................................................4
2.2 推荐算法介绍 .......................................................5
2.2.1 基于人口统计学的推荐算法 .....................................5
2.2.2 基于内容的推荐算法 ...........................................6
2.2.3 基于协同过滤的推荐算法 .......................................7
2.3 推荐系统介绍 .......................................................7
第 3 章 电影推荐系统分析和设计 ..............................................9
3.1 电影推荐系统分析 ...................................................9
3.1.1 可行性分析 ...................................................9
3.1.2 功能需求分析 .................................................9
3.2 电影推荐系统设计 ..................................................10
3.2.1 基于人口统计学的推荐算法设计 ................................10
3.2.2 基于内容的推荐算法设计 ......................................11
第 4 章 电影推荐系统实现 ...................................................14
4.1 系统开发环境 ......................................................14
4.1.1 系统环境介绍 ................................................14
4.1.2 系统服务运行 ................................................14
4.2 系统功能的实现 ....................................................16
4.2.1 用户登录与注册 ..............................................16
4.2.2 个性化推荐 ..................................................17
4.2.3 电影搜索 ....................................................24
4.2.4 用户评分 ....................................................25
第 5 章 电影推荐系统测试 ...................................................27
5.1 功能测试 ..........................................................27
1
第 1 章 绪论
1.1 课题背景
在当今快速发展的互联网时代,各种网站和应用程序如雨后春笋般涌现,为用户提
供资源访问,涵盖音乐、电影、书籍、商品等领域,极大地便利了人们的生活。然而,
随着互联网资源的日益丰富,选择符合自己喜好的项目变得非常耗时,最终可能无法实
现,导致时间的严重浪费。因此,迫切需要一种个性化的推荐系统,能够为用户提供符
合其偏好的资源,并过滤掉冗余信息
[1]
。
个性化推荐系统基于用户与物品之间的隐藏特征构建模型,根据模型向用户推荐符
合用户偏好和需求的信息,从而节省用户寻找自己喜欢的资源的时间。许多互联网科技
公司,如腾讯、网易云、百度等,都把推荐系统作为一个热门的研究领域,且在不同的
应用领域都有自己的专长。由于用户有不同的兴趣爱好和关注的领域,推荐系统需要针
对不同的用户进行有针对性的推荐,以满足他们的个性化需求。
推荐系统已经广泛渗透到人们生活的各个领域,成为互联网行业研究的热点项目之
一。随着计算机网络和信息载体技术的飞速发展,视频领域尤其受益。视频网站每天积
极更新作品,也有大量用户上传自制作品,丰富了网站的内容信息。然而,作品数量的
不断增加也给网站带来了巨大的负担,这就凸显了一个高质量的推荐系统对于视频网站
的重要性。
目前,主流的视频网站可以分为两类。一类是提供专业影视作品的视频网站,如优
酷、爱奇艺、土豆视频等。这些网站的数据结构比较完整,主要向用户推荐完整的电影,
这些电影的生命周期很长,但有时会因为持续时间长,内容相对单调而让用户感到无聊。
另一类是用户原创视频,这些视频在上传到视频网站之前被打上标签,这些视频网站以
短视频为主,如哔哩哔哩、抖音和快手。这些网站上的视频种类和数量都非常丰富,内
容也非常丰富多样。但由于审查水平低,数据结构混乱、不完整,劣质视频层出不穷。
这些作品的生命周期很短,随着时间的推移,它们会逐渐从公众的视野中消失。
这两种视频网站各有优缺点,但无论是哪一种视频网站,都面临着作品增多、信息
过载的问题。一方面,视频网站的用户希望能够从海量的影视资源中快速挑选出符合自
己口味的作品,从而提高影视资源的获取效率。另一方面,一些企业希望通过向客户推
荐相关度高、兴趣度高的影视资源,树立良好的品牌形象,增强客户对企业的信任和忠
诚度,从而激活客流量,减少客户流失。
因此,在影视推荐系统的研究过程中,寻找更有效的方式,根据用户的喜好来推荐
影视资源,成为重要的研究内容之一。
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