案例介绍
我在此项目中担任后端开发工程师，核心负责推荐算法模块的设计与实现以及整个后端服务的搭建。该系统能够根据用户的观影历史和行为偏好，为其智能推荐可能感兴趣的影片
核心功能包括：① 用户偏好收集：通过显式（评分、标签）和隐式（浏览、点击）方式收集用户数据；② 协同过滤推荐：基于用户行为数据，计算用户或物品之间的相似度来进行推荐；③ 基于内容的推荐：根据电影本身的特征（如类型、导演、演员）进行推荐；④ 简单的数据看板：展示用户行为数据的基本统计。
技术层面，我使用 Python 语言，并借助 Scikit-learn 等库实现核心推荐逻辑。后端采用 Flask 轻量级框架提供RESTful API，使用 SQLite 或 MySQL 存储用户数据和电影元数据。
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