摘要
随着互联网和流媒体技术的迅速发展，电影数量呈爆炸式增长，用户面临着信息过载的挑战，难以从海量影片中找到符合个人偏好的电影。
电影推荐系统作为解决信息过载问题的有效途径，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
协同过滤算法作为推荐系统领域应用最为广泛的技术之一，其基于用户历史行为数据，通过分析用户之间的相似性或项目之间的关联性，为用户提供个性化的电影推荐服务。
本文首先概述了电影推荐系统和协同过滤算法的概念，并介绍了协同过滤算法的分类、优缺点以及相关研究现状。
其次，本文详细阐述了基于协同过滤算法的电影推荐系统的设计与实现，包括系统需求分析、系统架构设计、数据模型设计、推荐算法设计以及系统测试与评估。
最后，对全文进行了总结，并展望了基于协同过滤算法的电影推荐系统未来的研究方向。
关键词：电影推荐系统；协同过滤算法；个性化推荐；相似度度量；推荐算法
近年来，随着互联网技术的迅猛发展以及流媒体平台的普及，人们可以方便地访问海量的电影资源。
然而，面对如此庞大的电影库，用户往往难以从中快速找到符合自身兴趣和偏好的影片，这被称为“信息过载”问题。
为了解决这一难题，电影推荐系统应运而生。
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