Java电影推荐系统：基于ssm协同过滤算法开发

资源摘要信息:"基于ssm协同过滤算法的电影推荐系统" 知识点: 1. 协同过滤算法（Collaborative Filtering, CF）: 协同过滤是一种常用的推荐算法，主要分为用户基协同过滤和物品基协同过滤两种。用户基协同过滤是基于用户之间的相似度进行推荐，物品基协同过滤是基于用户对物品的喜好程度进行推荐。ssm协同过滤算法是指在Java springboot ssm框架基础上实现的协同过滤算法。 2. Java springboot ssm框架：springboot是一种基于Java的开源框架，它简化了基于spring的应用开发过程。ssm指的是spring、spring mvc和mybatis三个框架的整合，这三个框架的整合使得Java web应用开发更加简单高效。 3. 电影推荐系统（Movie Recommendation System）: 电影推荐系统是一种推荐系统，它根据用户的喜好、历史行为和其他用户的喜好，为用户推荐他们可能喜欢的电影。协同过滤算法是实现电影推荐系统的一种常见方法。 4. 微信小程序：微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。微信小程序具有丰富的功能，包括信息浏览、在线支付、位置服务等。 5. 系统设计：一个完整的电影推荐系统通常包括用户界面、推荐引擎、数据处理和存储等几个部分。用户界面用于收集用户的输入和展示推荐结果，推荐引擎用于生成推荐结果，数据处理用于处理用户数据和电影数据，存储用于存储用户数据和电影数据。 6. 项目实践：基于ssm协同过滤算法的电影推荐系统是一个毕业设计项目，该项目要求学生在Java springboot ssm框架基础上，利用协同过滤算法实现一个电影推荐系统，并通过微信小程序将推荐结果展示给用户。 7. 学习资源：对于学习Java springboot ssm框架和协同过滤算法的人来说，这个项目是一个很好的实践案例。通过这个项目，可以深入理解Java springboot ssm框架的使用，理解协同过滤算法的工作原理，理解如何将理论应用到实际项目中。