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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

在科技日益进步的今天，人们的生活方式发生了巨大的改变，饿了就点外卖，买东西就上淘宝，人们的工作和生活都已经进入到了信息化的时代，信息化时代在带来极大便利的同时也带来了一些新的问题：数据量将变得越来越大，数据的冗余和信息的无用将导致信息过载。当前有两种方法可以有效地去避免这个问题，一个是使用分类目录来解决，类似豆瓣就是用的这种方法，按照日常习惯去给商品分类，比较符合人们的认知，获取信息也变得简单，但是随着时间的推移、数据的增加，分类也变得越来越复杂，层层选择的界面也让用户觉得麻烦。另一种就是百度等公司实现的搜索引擎功能，通过提取关键字然后爬取相关的信息显示给用户选择，十分得便捷。当用户如果没有明确的需求的时候，没有关键字又十分鸡肋。

为了解决上述的问题，推荐系统应然而生。推荐系统不与要用户去输入关键字，也不用一层层选择分类，它通过分析用户的行为、信息来进行学习计算，对用户进行构建画像，然后通过画像为用户分析其感兴趣的商品或者信息来进行推荐。推荐系统的方案弥补了前面两种方案的不足，吸取了他们的优点，进一步完善了解决数据冗余的方案。目前很多主流软件都将推荐系统加入到了他们的应用当中了，例如qq音乐、抖音都能够通过你的浏览来推送一些你可能喜欢的信息。

在节奏较快的现代社会，人们主要通过看电影来缓解自己生活压力。近年来，电影的占有比例越来越高，这也意味着电影的数据量越来越大，信息过载的现象也会随之出现，因此开发一个方便快捷的电影推荐系统是必然的，希望能够通过这个系统来为用户提供电影推荐、能准确快速地找出用户喜欢的电影等功能。

2. 研究的基本内容

协同过滤电影推荐系统拥有两种不同权限的角色，分别是用户和管理员。该程序美观大方，简单实用，界面交互友好。

本程序采用了jsp技术、mysql数据库、java语言，以协同过滤算法为基础，通过需求分析，设计出协同过滤电影推荐系统，主要研究内容如下：

1. 熟悉系统的功能，编写协同过滤电影推荐系统的需求分析。登录注册，基本增删改查功能都必须实现。

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   3. 实施方案、进度安排及预期效果

   实行方案：

   经考虑使用myeclipse来设计程序，数据库方面采用mysql进行数据连接。

   进度安排：

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   4. 参考文献

   [1] 王茜, 王均波. 一种改进的协同过滤推荐算法. 计算机科学.2010

   [2] 王建芳. 机器学习算法实践 推荐系统的协同过滤理论及其应用.2018

   [3] 弗朗西斯科里奇. 推荐系统:技术、评估及高效算法(第二版).2018

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