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口味的影片。
电影推荐系统应运而生，旨在解决信息过载问题，为用户提供个性化的电影推荐服务，增强用户体验，提高用户满意度。
本文首先介绍了电影推荐系统的概念、意义以及JSP技术，然后对电影推荐系统的研究现状进行综述，包括传统的推荐算法（如协同过滤算法、基于内容的推荐算法）以及基于深度学习的推荐算法。
接着，本文重点介绍了基于JSP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、数据库设计、推荐算法设计以及JSP页面设计。
最后，对全文进行总结，并指出未来研究方向。
关键词：电影推荐系统；JSP；协同过滤算法；深度学习；个性化推荐
#1.1电影推荐系统电影推荐系统是一种利用用户历史行为、兴趣偏好以及电影特征等信息，预测用户对电影的评分或偏好，并向用户推荐可能感兴趣的电影的信息过滤系统。
#1.2JSP技术JSP（JavaServerPages）是一种动态网页开发技术，它允许将Java代码嵌入到HTML页面中，从而实现动态内容的生成和交互功能的实现。
JSP技术基于JavaServlet技术，具有跨平台、易于维护、可重用性高等特点，适用于开发动态网站和Web应用程序。
#1.3推荐算法推荐算法是推荐系统的核心，其主要目的是根据用户的历史行为、兴趣偏好以及电影特征等信息，预测用户对电影的评分或偏好。
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