随着互联网技术的飞速发展人们在日常生活中越来越依赖于网络而在网络中大数据的存在是无法忽视的。电影推荐系统就是基于大数据的一种应用。在电影产业中如何在众多的电影中让用户找到自己喜欢的那一部是一个极具挑战性的问题。而基于Hadoop的电影推荐系统正是通过分析用户的行为数据为用户提供个性化的电影推荐从而解决这一问题。大数据技术尤其是Hadoop分布式计算框架为电影推荐分析提供了新的思路和方法。Hadoop具有强大的数据处理和分析能力能够处理海量、异构、实时的电影推荐数据为电影推荐、分析和可视化提供技术支持。基于Hadoop的电影推荐系统总体分为前台用户模块和后台管理员模块。两个模块表现上是分别独立存在综上所述系统功能结构图如下图所示。图4-2 系统功能结构图管理员在热门电影列表可以对电影信息进行查看详情评论等操作。还可以进行新增、修改、删除等操作可以根据电影名称进行搜索。如下图所示。图5-7热门电影管理界面
随着互联网技术的飞速发展人们在日常生活中越来越依赖于网络而在网络中大数据的存在是无法忽视的。电影推荐系统就是基于大数据的一种应用。在电影产业中如何在众多的电影中让用户找到自己喜欢的那一部是一个极具挑战性的问题。而基于Hadoop的电影推荐系统正是通过分析用户的行为数据为用户提供个性化的电影推荐从而解决这一问题。大数据技术尤其是Hadoop分布式计算框架为电影推荐分析提供了新的思路和方法。Hadoop具有强大的数据处理和分析能力能够处理海量、异构、实时的电影推荐数据为电影推荐、分析和可视化提供技术支持。基于Hadoop的电影推荐系统总体分为前台用户模块和后台管理员模块。两个模块表现上是分别独立存在综上所述系统功能结构图如下图所示。图4-2 系统功能结构图管理员在热门电影列表可以对电影信息进行查看详情评论等操作。还可以进行新增、修改、删除等操作可以根据电影名称进行搜索。如下图所示。图5-7热门电影管理界面
![[C++]内存管理：串顺序存储的内存回收](http://pic.xiahunao.cn/yaotu/[C++]内存管理：串顺序存储的内存回收)
