1. 毕业设计（论文）主要目标：
通过对网络信息过载和用户需求分析，设计一个电影推荐系统的基本框架与系统原型。给出整个推荐系统的架构图及一些设计流程。实现的功能是用户登录时向用户推荐各种类型的热门电影，通过用户对推荐系统的使用，记录用户的使用行为，逐渐实现个性化推荐，推荐的电影不仅能够符合用户的个性化需求，同时还要实现对电影的长尾挖掘，力求使推荐效果达到最大化。
通过本次电影推荐系统的毕业设计，了解大数据环境下的数据挖掘方式，开拓思路，
同时熟悉系统设计思路与过程，提高自己的编程能力，通过实践实现自己对大学所学相关知识的了解与巩固
2. 毕业设计（论文）主要内容：
越来越多的人拥有了方便的移动终端，用户在网络上接触的信息有了爆炸式的增长，面对着越来越多的信息选择，用户从海量数据中获取感兴趣的信息越来越困难，个性化推荐系统作为其中的一种重要的信息过滤手段，能有效的为用户推荐其感兴趣的资源。本设计完成的电影推荐系统即为其中一种，能为用户推荐其感兴趣的电影。
传统的推荐系统采用了协同过滤算法，在推荐系统中取得了很好的效果。但是随着网络信息量与用户的增长，传统的推荐系统在处理大数据量甚至海量信息时表现较差。因此提出了适合处理大数据量的基于Hadoop平台的推荐系统。
此次毕业设计的开发环境：
3. 主要参考文献
[1] 项亮 编著.推荐系统实践.[M]北京：人民邮电出版社 2012.6.
[2] Sean Owen,Robin Anil,Ted Dunning,Ellen Friedman 编著. [J].Mahout In Action. Manning Publications2010.11.
[3]周军峰，汤显，郭景峰.一种优化的协同过滤推荐算法 [J].计算机研究与发展，2004,41（10）.
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