可选框架：SSM、MVC、SpringBoot、vue3、spring、springmvc、mybatis、SSH、java
前端语言：HTML5、Jquery、jsp、JavaScript、jQuery、ajax、vue3
可选语言：java、web、PHP、asp.net、javaweb、C#、android、python

为了更好地推动当前电影行业的发展，必须构建电影推荐系统，及时为用户提供准确、全面的数据和推荐结果。本课题以如何在海量的电影信息中找到对用户有用的信息，并将其有针对性地推送给用户， 以此可以提高用户的观影体验为研究目的。信老师： QQ:884563046 微信:bishe666。依据国内豆瓣电影网站的电影数据，采用协同过滤算法中的以用户为基础的协同过滤算法、以物品为基础的协同过滤算法、Slope One推荐算法并结合java分布式计算框架实现。课题采用JAVA开发工具IntelliJ IDEA和MySQL数据库系统开发，并采用spring+springMVC+Mybatis为框架保证系统的高性能和稳定性。该系统实现了用户的注册和登录功能、管理员对用户和电影管理的功能、电影推荐功能。结果表明：推荐各功能运行良好，推荐结果比较满意，该课题的实现对电影推荐系统的发展有一定的现实意义。

最后奉劝大家一点
直接转账或者先确认收货的那种绝对的不靠谱，被骗钱是小事，不能毕业了是大事。