考虑电影本身的特点，本论文将电影分为电影和系列电影，对于系列电影来说，根据日常观影经验，影迷如果喜欢一部系列电影的话，那么该影迷也喜欢这个系列的其他电影的概率很高，比如风靡全球的蝙蝠侠、变形金刚、蜘蛛侠、星球大战等。
本文以电影信息，用户评分信息和电影标签信息为例：5小结本文主要展示了在需求分析（以电影推荐系统为例）的过程中，各种模型、图表的绘制样例，由于项目还未做完，可能疏漏和错误，随便看看就好，别误导大家。
电影推荐系统中引用了ApacheMahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。
任务目标：根据用户的观影记录或者喜好的电影列表，推荐相应的电影列表或者单部电影。例如，用户喜欢《BatmanReturns》这部电影，要求推荐相应的电影列表3.运行环境python=3.6.5numpy=1.18.1matplotlib=3.3.mlxtend=0.17.2二、数据准备与预处理
电影产业分析报告：从电影票房收入来看，2012-2019年，中国电影票房收入持续增长，并成功突破600亿大关。2019年，我国票房收入实现643亿元，较2018年增长5.4%，增速整体呈现下滑态势。2020年，我国电影票房收入仅为204亿元，不到2019年...
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