【摘 要】
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互联网大数据时代下，网络中的信息呈爆炸式增长，例如用户日常观看的影视内容每天都在大量更新，这使得用户在选择时出现了一定的困难，影视推荐系统可以帮助用户解决这个问题。该文对影视推荐算法进行了研究，对现今流行的协同过滤推荐算法加以改进，同时利用SpringBoot框架，设计并实现了一种个性化影视推荐系统，对用户感兴趣的影视内容进行分析预测，提供检索、个性化推荐等服务。
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互联网大数据时代下，网络中的信息呈爆炸式增长，例如用户日常观看的影视内容每天都在大量更新，这使得用户在选择时出现了一定的困难，影视推荐系统可以帮助用户解决这个问题。该文对影视推荐算法进行了研究，对现今流行的协同过滤推荐算法加以改进，同时利用SpringBoot框架，设计并实现了一种个性化影视推荐系统，对用户感兴趣的影视内容进行分析预测，提供检索、个性化推荐等服务。
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