【运行截图请往下看】编程语言：Android、iOS、C#、Asp/Asp.net、Java、Vb、Php、Jsp、C++等
【专业优势】18年功力源码技术大神，坐阵亲临指导，远程协助包100%成功运行！
程序开发软件： Pycharm + Python3.7 + Django网站 + pyspark大数据分析 + Hadoop平台
数据库： Mysql5.6，Redis
本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。管理系统使用的是Django自带的管理系统，并使用simpleui进行了美化。
系统功能：
用户首次访问该网站为访客身份，访客用户拥有登录、注册、忘记密码、电影查询和电影默认推荐功能。
普通用户具有电影搜索查询，添加删除电影评论，个人信息管理、密码修改、邮箱修改、电影收藏管理、电影评分和用户注销等功能模块。系统会记录用户的每一次操作，会根据用户的操作对用户进行打标签，修改标签权重，形成用户画像，然后根据用户标签进行精准电影推送。
管理员登录后可以对所有模型数据进行查找、修改和删除等操作。
spark/spark.py是大数据分析的代码，主要是进行各种计算然后将结果存储hadoop的hdfs文件系统
注意：所有电影数据以movie_collectmoviedb表中电影数据为基础，用户数据以user_usersbase为基础，导入数据必须先导入这两张表，其余数据后导；将项目目录下spark/jars文件夹中的mysql-connector-java-8.0.24.jar文件复制到venv虚拟环境pyspark/jars目录
先生成迁移文件生成表结构：
python manage.py makemigrations user movie api
python manage.py migrate
创建管理员： python manage.py createsuperuser
启动命令： python manage.py runserver 8001
网站首页端口地址： http://127.0.0.1:8001/ 用户账号密码：Zero 123456
照片名称：1Python+Spark+Hadoop大数据基于用户画像电影推荐系统设计首页
照片名称：2基于Spark大数据分析代码一
照片名称：3基于Spark大数据分析结果存放到HDFS文件系统上面
照片名称：4基于Spark大数据分析代码二
照片名称：5前台用户登录
照片名称：6前台电影详情查看可以评分和评论以及收藏
照片名称：7前台电影关键词搜索结果
照片名称：8用户个性化推荐猜你喜欢
照片名称：9电影网站用户个人中心
照片名称：10用户收藏电影记录管理
照片名称：11用户电影评论管理
照片名称：12网站管理员后台登录
照片名称：13管理员登录后台首页
照片名称：14后台中国省市地区表管理
照片名称：15首页轮播图管理
照片名称：16用户搜索记录管理
照片名称：17用户浏览记录管理
照片名称：18电影收藏记录管理
照片名称：19电影标签表管理
照片名称：20电影类型管理
照片名称：21电影评分记录管理
照片名称：22电影详情数据管理
照片名称：23豆瓣电影上映时间表
照片名称：24用户喜好标签名表管理
照片名称：25用户基本信息表管理
照片名称：26用户标签表管理
照片名称：27用户详细信息表管理
照片名称：28用户电影推荐表记录管理
照片名称：29系统管理员用户管理
照片名称：30基于Django网站源码目录
照片名称：31mysql数据库表设计
照片名称：32Redis缓存数据库
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