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jsp基于SVD的電影推薦系統設計+源代碼

時間:2019-04-16 20:54來源:畢業論文
JSP開發視圖層,使用Struts2技術開發web層。該系統可以對用戶進行個性化電影推薦,大大節約了用戶查找電影的時間成本

摘要:隨著互聯網技術的發展和人們生活水平的提高,人們對休閑娛樂方式提出更高的要求,如何讓用戶在有限的時間內獲得更多的有效信息是當今社會面臨的一大挑戰。近年來,個性化推薦服務得到越來越多的關注,它可以根據用戶的歷史記錄和事物本身的特征深度挖掘數據間隱含的關系,從而對用戶進行個性化推薦。本文研究了基于SVD的電影推薦系統的研究與實現,主要包括推薦引擎模型訓練和系統功能設計與實現兩大部分。本系統采用B/S架構,使用JSP開發視圖層,使用Struts2技術開發web層。該系統可以對用戶進行個性化電影推薦,大大節約了用戶查找電影的時間成本。34616
畢業論文關鍵詞:SVD;電影推薦系統;Struts2;時間成本
Research and Implementation of Film Recommendation System based on SVD
Abstract:As Internet technology advances and people’s livelihood improves,the general public care more about how to entertain themselves.At this point,how to provide more information for users in limited time has become a big challenge.Recent years have seen more and more attention on the personalized recommendation service as this service helps detect the implicit relations among data according to users’ using records.This paper introduces how to establish a system of recommending good-quality movies based on SVD,including how to train the recommendation model and how to design the function of system.In terms of this system,B/S structure is adopted, JSP development view layer is used,web layer is developed through Struts2 technology.Thanks to this system,user-tailored movies are recommended,which lops off the time of searching for movies.
Key words:SVD;film recommendation system;Struts2;time costs 源Z自-六+維L論W文W網^www.aftnzs.live
目  錄
摘要    1
關鍵詞    1
Abstract    1
Key words    1
1 緒論    1
1.1 研究背景和意義    1
1.2 國內外研究現狀    1
1.3 論文結構    2
2 推薦系統基礎知識    2
2.1 推薦系統基礎理論    2
2.2 SVD算法介紹    3
2.3 推薦系統評價指標    4
3 系統需求分析    5
3.1 功能需求分析    5
3.1.1 用戶模塊分析    5
3.1.2 用戶模塊詳細功能描述    5
3.1.3 管理員模塊分析    7
3.1.4 管理員模塊詳細功能描述    7
3.2 非功能需求    8
3.3 本章小結    8
4 系統設計    8
4.1 系統總體設計    8
4.2 系統詳細設計    9
4.3 系統數據庫設計    11
4.3.1 數據庫總體設計    11
4.3.2 概念結構設計    12
4.3.3 邏輯結構設計    13
4.4 本章小結    15
5 系統實現與系統測試    15
5.1 系統實現    15
5.1.1 開發及測試環境    15
5.1.2 推薦引擎模塊實現    15
5.1.3 系統功能模塊實現    18
5.2 系統測試    20
5.2.1 測試數據集    20
 
5.2.2 推薦引擎測試    20
5.2.3 功能測試    21
源Z自-六+維L論W文W網^www.aftnzs.live

6 總結與展望    27
致謝    27
參考文獻:    28
基于SVD的電影推薦系統研究與實現
1    緒論
1.1    研究背景和意義
近年來,各種互聯網視頻網站層出不窮,如聚力、優酷、騰訊視頻這些網站提供大量的電影視頻供用戶觀看,用戶可以輕松訪問電影資源。隨著Android技術的興起和移動終端的普及,互聯網用戶對電影的自主選擇權越來越大,但是互聯網用戶獲取合適的電影信息卻越來越困難,主要是因為用戶在面對眾多選擇,未知領域以及過載的信息時,常常感到迷茫和無所適從,在檢索有效信息上浪費大量的時間與精力[1]。很多網站為了提高電影資源利用率,紛紛把注意力投向對個性化推薦技術的研究中,正是因為個性化推薦技術可以從過載的信息中挖掘出數據間隱藏的巨大價值。個性化推薦技術的核心是向用戶提供個性化推薦服務,實現“千人千面”的推薦,大大節約用戶搜索電影的時間。 jsp基于SVD的電影推薦系統設計+源代碼:http://www.aftnzs.live/jisuanjilunwen/20190416/32177.html
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