在Java SSM框架下，如何实现用户-用户协同过滤算法来提升电影推荐系统的个性化程度？

为了提升电影推荐系统的个性化程度，用户-用户协同过滤算法是一个有效的方法。这种算法的核心在于寻找相似的用户群体，然后基于这些群体的偏好来预测目标用户可能感兴趣的内容。在Java SSM框架中实现这一算法，你需要按照以下步骤操作：

参考资源链接：[Java SSM实现的协同过滤电影推荐系统](https://wenku.csdn.net/doc/1gif3qoe41?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要构建用户和电影的数据模型，并在数据库中存储相关信息。使用MySQL数据库来管理用户信息、电影信息以及用户对电影的评分记录。然后，利用MyBatis框架来实现数据访问层（DAO），以便于对数据库进行CRUD操作。

接下来，在服务层（Service），你需要实现协同过滤算法的逻辑。具体来说，包括：

1. 收集用户对电影的评分数据，构建用户-电影评分矩阵。
2. 计算用户之间的相似度。常见的方法包括皮尔逊相关系数、余弦相似度或欧氏距离等。
3. 根据相似度找到相似用户，并获取这些用户的电影评分信息。
4. 利用目标用户的相似用户的评分数据，预测目标用户可能感兴趣的电影。
5. 根据预测结果，对电影进行排序，并推荐给目标用户。

在实现过程中，使用Spring框架来管理依赖注入和事务控制，保证系统的模块化和高效运作。SpringMVC则负责处理用户请求、分发指令到相应的Service层方法，并将处理结果返回给前端页面。

通过这样的实现，系统不仅能够基于用户的历史行为提供个性化的电影推荐，还能够动态更新推荐列表，以适应用户口味的变化。关于如何在Java SSM框架下详细实现协同过滤算法的具体代码和步骤，可以参考《Java SSM实现的协同过滤电影推荐系统》这份文档，它将为你提供一个全面的指南和实现框架。

参考资源链接：[Java SSM实现的协同过滤电影推荐系统](https://wenku.csdn.net/doc/1gif3qoe41?spm=1055.2569.3001.10343)