電影推薦系統功能包括票房統計，評分推薦，電影類型推薦。
項目流程：首先獲取用戶id，刪除用戶之前存在的推薦結果，裝載樣本評分數據（不同用戶對不同電影的評分數據：userid、 movieid、rating、timestamp ）。然後裝載電影信息數據（從movieinfo表中取出movieid、moviename、typelist）。
註：樣本評分數據和電影信息數據以.dat文件的形式被傳入HDFS中。
將樣本評分數據切分成3部分，60%用於訓練（訓練集）、20%用於校驗(校驗集)、20%用於測試（測試集）
訓練不同參數下的模型，並在校驗集中校驗，找出最佳模型。
設置參數（隱語義因子的個數、ALS的正則化參數、叠代次數），將設置的參數和訓練集作為參數傳入到spark MLlib庫的ALS（）函數中，得到推薦模型，調整參數會得到多個不同的模型。
校驗方法：
將校驗集裝入模型中，得到用戶對電影的預測評分，計算預測評分和實際評分的均方根誤差，找出多個模型中均方根誤差最小的模型作為最佳模型。
用最佳模型預測測試集的評分，並計算預測評分和實際評分的均方根誤差，改進最佳模型。
用最佳模型預測某用戶對電影信息數據集中的所有電影的評分，選出評分最高的前十部電影。將推薦結果存入數據庫recommendresult表中
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