摘要
随着互联网和流媒体技术的快速发展，电影产业蓬勃发展，观影选择日益增多，用户面临着信息过载的挑战。
为了帮助用户快速找到符合个人口味的电影，电影推荐系统应运而生。
本文首先介绍了电影推荐系统的概念、意义以及JSP技术，接着重点探讨了电影推荐系统的研究现状，包括常用的推荐算法，如协同过滤推荐算法、基于内容推荐算法、混合推荐算法等，并分析了各种算法的优缺点。
此外，本文还对电影推荐系统的未来发展趋势进行了展望，例如，引入深度学习、强化学习等技术来提高推荐的精度和效率，以及结合用户情感分析、社交网络等信息进行个性化推荐。
关键词：电影推荐系统；JSP；协同过滤；推荐算法；个性化推荐
#1.1电影推荐系统电影推荐系统是一种利用用户历史行为数据、电影特征信息等，为用户提供个性化电影推荐的服务系统。
其目标是解决信息过载问题，帮助用户从海量电影中快速找到自己感兴趣的影片，提升用户体验，促进电影消费。
#1.2JSP技术JSP（JavaServerPages）是一种基于Java的服务器端动态网页开发技术。
它允许开发者在HTML页面中嵌入Java代码，从而实现动态内容的生成和交互功能的实现。
JSP技术具有跨平台、易于维护、可重用性高等特点，适用于构建Web应用程序，包括电影推荐系统。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
