Python+Spark+Hadoop大数据基于用户画像的电影推荐系统
系统简介
本项目构建了一个高效且个性化的电影推荐平台，核心在于结合大数据技术深入解析用户行为，实现精准电影推荐。系统依托强大的技术栈，包括PyCharm作为开发环境，采用Python 3.7编程语言，借力Django Web框架的MTV架构，数据库方面整合了MySQL 5.6用于关系型数据存储以及Redis来提升缓存效率。此外，系统利用Hadoop和Spark在大规模数据集上执行复杂分析，确保推荐算法的高性能运行。
技术栈
- 开发环境: PyCharm
- 编程语言: Python 3.7
- Web框架: Django
- 数据库: MySQL 5.6, Redis
- 大数据处理: Hadoop, Spark
- 前端美化: SimpleUI（Django后台管理系统）
系统特性
用户端功能亮点
- 访客体验：无需注册即可享受基本服务，包括登录、注册、查询电影及获取默认推荐。
- 普通用户权限：
- 强化互动：电影搜索、评论、个人资料管理、密码和邮箱更改、收藏管理、评分功能。
- 个性化推荐：系统依据用户行为动态生成并调整用户标签，实现更加个性化的电影推荐。
管理员特权
- 完全的数据控制权：能够执行对所有系统数据的查找、更新和删除操作，确保系统维护的便捷性。
核心技术应用
- 用户画像构建：通过分析用户的浏览、评论、评分等行为，创建详细用户画像。
- 大数据分析：借助Hadoop的分布式存储和Spark的快速计算能力，处理海量电影数据和用户行为日志，提取特征用于推荐算法。
- 推荐算法实施：运用机器学习技术，将处理后的数据应用于推荐模型，实现实时或近实时的个性化推荐。
启动指南
在成功配置好所有依赖环境后，通过以下命令启动项目：
python manage.py runserver
这将启动Django的开发服务器，让你立即开始探索这个基于用户画像的电影推荐世界。
注意事项
- 在部署前，请确保已安装并配置好Python3.7及其对应的Django版本。
- 数据库连接配置需按实际情况进行调整。
- 大数据组件如Hadoop和Spark需预先搭建完成，确保环境兼容和网络连通性。
通过此项目，不仅可深入了解现代推荐系统的构建过程，还能实践大数据技术在实际业务中的应用，是学习和研究大数据与推荐系统领域不可多得的实战案例。