简介:摘要:在信息技术高速发展的背景下,大数据和人工智能技术在各个领域得到了广泛应用,其中个性化推荐系统成为解决信息过载问题的关键技术。针对大学生这一特定群体的电影偏好,本文设计并实现了一种基于物品协同过滤算法的大学生最喜爱电影推荐系统。该系统充分考虑了大学生的观影行为特征,运用物品协同过滤算法挖掘电影间的潜在关联,为用户提供精准的个性化电影推荐。本文详细阐述了推荐系统的框架设计、算法原理、实现过程及评估方法,并通过实际数据集进行实验验证。结果表明,该系统能够有效提高推荐准确率,满足大学生个性化观影需求,具有一定的实用价值和推广意义。