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摘要
互联网络上的信息不断增多，从网络中获取有用的信息越来越困难，推荐系统的出现帮助了用户从数据海洋中找到对自己有价值的信息。随着互联网飞速发展和人们对精神及娱乐的追求不断提升，帮助人们从海量的电影资源中寻找自己感兴趣的电影具有重要的价值意义。
本文将采用图数据模型，电影数据来自Movielens网站，使用图数据库中的Neo4j来进行数据的存储以及电影图谱的建立。推荐系统所采用的算法是推荐领域中经典的协同过滤算法，并在用户相似度计算上进行了改进从而降低热门项目的干扰。采用了基于用户和基于物品两种协同过滤方法进行测试，使用web页面展示推荐列表。最后，在对训练
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