机器配置：
uname -a :
Linux eshequn-SV06-A11 2.6.21.5-smp #1 SMP Sun Jan 27 23:51:02 CST 2008 i686 Intel(R) Xeon(TM) CPU 3.06GHz GenuineIntel GNU/Linux
cpuinfo:
processor : 2
model name : Intel(R) Xeon(TM) CPU 3.06GHz
meminfo:
MemTotal: 6234308 kB
disk info:
/dev/sda1 on / type reiserfs (rw,noatime)
lucene 配置
writer = new IndexWriter(indexDir, paodingAnalyzer, true, IndexWr [...]
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基于html+python+Apriori 算法、SVD（奇异值分解）的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 电影推荐算法：Apriori 算法、SVD（奇异值分解）推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分，返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影，分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部，返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个，分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部，返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时，每次请求大概需要 6.6s（需要遍历计算与所有电影的相似度）。 将相似电影存储至 redis 中（仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至：93ms。 十部电影，每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统，redis 中新增了 50 部电影的 similar movie，也就是说，系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度，其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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