在使用Java SSM框架构建的电影推荐系统中，如何通过用户-用户协同过滤算法来优化个性化推荐功能？

用户-用户协同过滤算法是一种有效的推荐技术，它通过分析用户的评分模式来预测用户可能喜欢的电影。具体到Java SSM框架下的实现，该算法涉及以下几个关键步骤：

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，收集并存储用户对电影的评分数据。这些数据可以来自用户的评分、浏览历史、购买记录等，通常存储在MySQL数据库中。系统通过Spring框架连接数据库，使用MyBatis进行数据的持久化操作。

其次，计算用户间的相似度。常见的相似度计算方法包括余弦相似度、皮尔逊相关系数等。通过这些方法可以量化不同用户间的相似程度。

接着，利用相似用户的评分信息来预测目标用户的评分。这通常通过加权平均法来实现，即对目标用户未评分的电影，根据其他相似用户对该电影的评分以及他们之间的相似度进行加权，来预测目标用户的评分。

然后，根据预测评分进行推荐。将电影按照预测评分从高到低排序，选取评分最高的电影推荐给目标用户。推荐的数量可以根据业务需求调整。

最后，系统还应具备实时更新用户评分和推荐结果的功能。当用户对某部电影给出新的评分时，系统能够及时调整推荐列表，以反映用户的最新喜好。

在整个推荐系统的设计中，还需要考虑到系统的扩展性和维护性，确保算法能够随着用户群体和电影种类的增长而扩展。

在《Java SSM实现的协同过滤电影推荐系统》设计说明书中，你可以找到实现上述功能的详细设计原理、系统架构、关键代码片段以及相关的业务逻辑处理流程。这份资料将为你的开发工作提供直接的指导和支持，帮助你更深入地理解协同过滤算法在电影推荐系统中的应用。

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)