本项目基于SparrowRecSys电影推荐系统，进行了部分功能扩展，主要包括对于电影导演和演员信息的添加，以及基于导演和演员信息的电影推荐功能。

• Java 8
• Scala 2.11
• Python 3.6+
• TensorFlow 2.0+

将项目用IntelliJ打开后，找到RecSysServer，右键点选Run，然后在浏览器中输入http://localhost:6010/即可看到推荐系统的前端效果。

项目使用PyMovieDb库在IMDb爬取了1000部电影的导演和演员信息，数据来源：https://www.imdb.com

项目技术架构遵循经典的工业级深度学习推荐系统架构，包括了离线数据处理、模型训练、近线的流处理、线上模型服务、前端推荐结果显示等多个模块。

• Word2vec (Item2vec)
• DeepWalk (Random Walk based Graph Embedding)
• Embedding MLP
• Wide&Deep
• Nerual CF
• Two Towers
• DeepFM
• DIN(Deep Interest Network)

数据收集与处理(贡献度)：陈雨泉(100%)
后端代码：陈雨泉(80%)、张洵(10%)、何锦(10%)
前端代码：陈雨泉(80%)、张洵(20%)
ppt及视频制作：何锦(50%)、陈雨泉(50%)
汇报演示：何锦(100%)