可选框架：SSM、MVC、SpringBoot、vue3、spring、springmvc、mybatis、SSH、J2EE
可选语言：java、web、PHP、asp.net、javaweb、C#、android、python、 HTML5、jsp、ajax、vue3个性化电影推荐系统的设计与实现
现如今电影行业迅速发展，随之产生的影视作品也越来越多。面对众多的作品选择，观众难免不知所措，这时就凸显出个性化电影推荐系统的关键性。系统按照用户的喜好，利用协同过滤推荐算法剖析用户可能感兴趣的影视作品并给予推荐。信老师： QQ:884563046 微信:bishe666。系统使用MongoDB数据库存储业务数据，以豆瓣电影网站的真实数据为基础，通过对离线数据的分析处理和实时数据的收集计算而搭建的电影推荐系统。离线部分利用java SQL进行数据统计，java Mllib结合ALS算法实现离线推荐。实时部分采用java监听Kafka数据队列，实时收集Kafka中过滤出来的用户评分数据流，通过使用的推荐算法实现对实时推荐的数据处理并将推荐结果更新到MongoDB数据库中。电影推荐系统的应用，不仅能给用户提供一个很好的观影平台，而且能够给电影制作商提供观影频率信息，提高电影的质量，为人们的娱乐生活提供便利。

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。