基于协同过滤算法的电影推荐系统

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期末大作业基于协同过滤算法的电影推荐系统
本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（
Collaborative Filtering Recommendation
）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
电影推荐系统中引用了
Apache Mahout
提供的一个协同过滤算法的推荐引擎
Taste
，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。
电影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用
UserSimilarity
计算用户间的相似度
.UserNeighborhood
根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由
Recommender
提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的 ...

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关键词：电影推荐 协同过滤 推荐系统 过滤算法 neighborhood