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人工智能助力电影推荐系统;引言
人工智能技术在电影推荐中的应用
基于人工智能的电影推荐系统设计与实现
实验结果与分析
结论与展望
参考文献及致谢;01;;通过深度挖掘用户观影行为和偏好，提高电影推荐的准确性，满足用户个性化需求。;第三部分;;02;通过训练模型来识别和预测用户行为，从而实现自动化推荐。;;人工智能技术可以快速处理和分析大量的用户数据、电影数据和评分数据。;03;数据来源;;推荐算法选择与优化;系统架构
采用分布式、微服务架构，提高系统的稳定性和扩展性。
技术选型
选择适合业务场景的技术，如Java、Python等开发语言，MySQL、MongoDB等数据库，以及Spark、TensorFlow等大数据和机器学习框架。
数据存储与访问
采用分布式存储和访问技术，如Hadoop、HBase等，提高数据访问效率。
接口设计
设计高效、安全、易用的API接口，便于与外部系统进行数据交互。;04;;;引入更多种类的数据;05;通过爬虫技术收集大量电影数据，包括电影基本信息、用户评分、评论等，为电影推荐系统提供数据支持。;数据稀疏性问题;;06;学术文献;对导师、同学等的感谢之词;THANKS
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