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大数据项目实践 电影推荐系统概述（尚硅谷）

什么是好的推荐系统？

大数据项目实践 电影推荐系统概述（尚硅谷）_第1张图片

 推荐算法有哪些        

  1. 基于内容的推荐（相关新闻的推荐）
  2. 基于协同过滤的推荐（和我兴趣相同的人或物品）
  3. 基于关联规则推荐（mp???
  4. 基于模型的推荐（模型算法-->数据--->结果   论文一般）
  5. 组合推荐 （算法组合起来运用） 

离线推荐+实时推荐

  1.  实施推荐（近期）：京东买书---猜你喜欢 （当前兴趣行为）
  2. 离线推荐（整体）：基于历史数据来推荐    喜欢漫画 而不是喜欢电视剧

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我们要做的电影推荐网站：

大数据项目实践 电影推荐系统概述（尚硅谷）_第2张图片

项目架构是什么？    1 前后端分离 2 组合推荐

大数据项目实践 电影推荐系统概述（尚硅谷）_第3张图片

 

 

想要实现的一些功能：

 登录界面-注册用户-登录

大数据项目实践 电影推荐系统概述（尚硅谷）_第4张图片

 是否第一次登陆？？冷启动问题

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 首页：实施推荐（混合） 离线推荐  热门推荐（评分数、评论） 最新电影  评分最多电影

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 快速链接：更多--猜你喜欢

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 点击进一个具体的电影页面：影片信息展现--给电影加一个标签--相似推荐（和这部电影最相似的电影）

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搜索：模糊查询/搜索电影标签

 

框架具体版：

 

大数据项目实践 电影推荐系统概述（尚硅谷）_第9张图片

 前三个--->中间四个统计模型--->最后三个矩阵 

大数据项目实践 电影推荐系统概述（尚硅谷）_第10张图片

 

1环境搭建  

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大数据项目实践 电影推荐系统概述（尚硅谷）_第13张图片
 

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他