基于Spark的电影推荐系统数据集

基于Flask和Spark的电影推荐系统，使用ALS算法和MovieLens数据集。该系统可根据用户的喜好智能推荐电影，方便快捷。

IMDB 的电影元数据集合，挺适合做推荐系统的入门练习。字段信息还挺全，像导演、演员、评分、票房这些你都能拿到，想搞点数据可视化、分类模型或者协同过滤，直接用就行。电影推荐系统的第一步，往往就是找一个结构还算干净的源头。movie-metadata.csv就挺合适，字段清楚、格式规整，嗯，拿来就能搞。像genres和imdb_score这种字段，用来做标签分类、评分预测都还不错。而且它不大，跑模型也快。数据量不算庞大，五千条左右吧，丢给pandas做挺顺手，响应也快。不像那种动不动几个 G 的大文件，加载都让人头大。如果你平时搞点儿Flask或Spark的项目，想临时搭个电影推荐的 Demo，

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

针对基于Spark的电影推荐系统，我们对SQL数据表进行了优化。

本项目利用Spark推荐算法开发了一套电影推荐系统，后端采用了SpringBoot，前端则使用微信小程序进行展示。系统涵盖了数据处理、推荐算法、分布式计算、微服务架构和移动端开发等多个IT领域知识点。具体包括Spark的RDD和DataFrame API用于高效处理大规模用户行为数据，以及协同过滤、矩阵分解等经典推荐算法的应用。SpringBoot框架简化了后端开发，提供了高内聚低耦合的特性，而微信小程序则通过优秀的用户体验和轻量级特性增强了前端展示。

利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。

来自 Ciao 购物平台的，是个在推荐系统圈子里蛮有名的老牌数据集了。它最大的亮点是评论内容丰富，除了评分，还能看到用户怎么说商品。像要做<协同过滤>或者<情感>的项目，这个数据集挺合适的。评分、评论、商品类别啥的全都整理得比较清楚，用户的<年龄>、<性别>这些也有，做用户画像会省不少事。而且评论时间也有，想做时间序列推荐的朋友也能用上。如果你在搞<内容推荐>或者<混合推荐>，里面的文本数据和商品分类信息就有用，稍微一下就能上模型了。哦对，数据体量也不算小，用来测算法稳定性也靠谱。整体来说就是个比较全能的推荐研究练手包。要注意的是，评论有些地方是德语或其他语

这是一个毕业设计项目，包含完整的课程设计和经过助教老师测试的项目源码。系统稳定运行，欢迎下载交流。请先阅读README.md文件获取详细信息。

使用内容标签 CBCF、协同过滤 UBCF 和协同过滤 IBCF 实现，已通过助教测试。