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电影推荐系统:spark推荐算法+springboot后端+微信小程序前端
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基于spark推荐算法+springboot后端+微信小程序前端电影推荐系统源码+文档+全部资料+优秀项目.zip
共81个文件
java:44个
py:20个
scala:7个
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【资源说明】 基于spark推荐算法+springboot后端+微信小程序前端电影推荐系统源码+文档+全部资料+优秀项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,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(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、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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基于spark推荐算法+springboot后端+微信小程序前端电影推荐系统源码+文档+全部资料+优秀项目.zip (81个子文件)
movieRecommend-master
business
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src
test
java
com
example
business
BusinessApplicationTests.java 384B
main
resources
logback.xml 2KB
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java
com
example
business
controller
DataUserRestApi.java 7KB
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MovieRestApi.java 7KB
utils
ErrorResult.java 236B
RetResult.java 228B
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Constant.java 353B
dao
mapper
MovieMapper.java 2KB
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UserWxMapper.java 827B
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pojo
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BriefMovie.java 283B
Count.java 134B
Rating.java 221B
UserWx.java 372B
UserData.java 239B
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service
RecommendService.java 639B
UserWxService.java 325B
impl
MovieServiceImpl.java 3KB
UserWxServiceImpl.java 5KB
UserDataServiceImpl.java 3KB
RecommendServiceImpl.java 5KB
UserDataService.java 909B
MovieService.java 688B
BusinessApplication.java 403B
config
ClientConfigure.java 986B
annotation
MethodScope.java 356B
InterceptorConfig.java 1KB
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MyKeyGenerator.java 1KB
interceptor
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GlobalExceptionHandler.java 1KB
scrapyMovies
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getcomment.py 3KB
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dataset.py 3KB
doubanScrapy
scrapy.cfg 267B
doubanScrapy
__init__.py 0B
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spiders
__init__.py 161B
comment.py 3KB
movie_info.py 8KB
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settings.py 8KB
middlewares.py 5KB
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add_movie_index.py 1KB
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test.py 531B
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recommender
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src
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java
com
qihe
kafkastream
Application.java 1KB
LogProcessor.java 806B
offlinerecommender
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src
main
scala
com
qihe
offline
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ContentSim.scala 5KB
streamingRecommender
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src
main
scala
com
qihe
streaming
StreamingRecommender.scala 9KB
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README.md 95B
基于多模型融合策略的电影推荐系统设计与实现.pdf 16.27MB
CSDN
软件
项目授权码.txt 268B
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