基于Spark的实时电影推荐系统：算法优化与性能提升研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，信息呈现出爆炸式增长的态势，电影领域也不例外。随着互联网和流媒体技术的飞速发展，在线电影平台上的电影数量与日俱增，用户面临着海量的电影选择，如何从众多电影中找到符合自己兴趣的作品变得愈发困难。这不仅导致用户在选择电影时耗费大量时间和精力，也使得电影的推广和传播面临挑战，许多优质电影可能因未被用户发现而埋没。电影推荐系统应运而生，它作为解决信息过载问题的有效手段，通过分析用户的历史行为、偏好等数据，运用特定的算法为用户精准推荐可能感兴趣的电影。这不仅极大地提升了用户体验，帮助用户快速找