1. 毕业设计（论文）的内容和要求
对已有的推荐算法及几个常见问题进行研究和总结，对协同过滤算法的工作原理和工作流程的理解和研究，并通过对该算法的应用解决实际问题中，设计实现一个基于B/S架构的电影推荐系统。
2. 实验内容和要求
用户需求日益增多复杂的现在已经如见捉襟见肘。这种情况下造就了推荐系统的诞生和飞速发展，推荐系统通过对用户行为喜好的分析，可以主动的向用户进行数据推荐，再由用户对数据进行反馈，进而修正完善推荐内容知道达到用户满意的效果。
对推荐算法进行了深入的研究，对推荐系统的研究现状和发展历程做了简单介绍，并详细介绍了两种协同过滤算法——基于用户的协同过滤算法以及基于商品的协同过滤算法。以协同过滤算法为基础，利用B/S框架设计实现一套电影推荐系统。
3. 参考文献
[1] 黄学峰. 基于Hadoop的电影推荐系统研究与实现[D]. 2015.
[2] 李永忠,张杰.基于云模型和半监督聚类的入侵检测算法[J].计算机科学,2015,42(02):147-149.
[3] 蔡丽萍. 基于马尔科夫链和节点中心度的论文推荐算法研究[D]. 2016.
4. 毕业设计（论文）计划
2022.11.15至2022.12.15查阅相关资料，完成进行需求分析和可行性分析，确定选题；2022.12.16至2022.1.10依据选题目标分析系统功能，设计功能模块，完成系统框架搭建；2022.1.11至2022.4.1完成系统设计，进行性能测试；2022.4.2至2022.4.30完成中期检查，完善系统不足之处，撰写毕业设计说明书(论文)初稿；2022.5.1至2022.5.15完善毕业设计说明书(论文)，提交毕业设计说明书(论文)答辩稿；2022.5.16至2022.5.20准备答辩ppt，参加答辩。
2022.5.21至2010.5.30依据答辩意见完善毕业设计说明书(论文)，提交终稿
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