随着网络化的不断普及我们每天面对的过载信息通常让我们无法选择因此如何从海量的信息中快速且准确地找到自己喜欢的部分是值得关注的问题。本文设计了一个电影推荐系统论文首先阐述本次设计的目的以及意义随后介绍了相关的推荐算法重点介绍协同过滤算法并对系统实现所需技术进行了研究接着介绍了整个推荐系统的实现最后对整个项目进行了回顾与总结。在系统的设计上使用movielens中的ml-latest-small数据集

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随着互联网的普及，我们每天都面临着海量的信息，如何从中快速准确地找到自己感兴趣的部分是值得关注的问题。因此，本文设计了一个电影推荐系统，介绍了相关的推荐算法，重点介绍了协同过滤算法，并对系统实现所需技术进行了研究。本系统使用movielens中的ml-latest-small数据集和爬虫获取电影详细信息，Python作为主要开发语言，采用基于用户的协同过滤算法实现电影推荐，并包括用户注册登录、个人信息维护、分类显示、电影搜索、电影收藏、电影评分、电影评价、电影推荐等主要功能，为用户提供优质的电影推荐服务。