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电影个性化推荐系统-研究背景
随着全球影视产业的蓬勃发展，电影作为大众文化消费的重要组成部分，已经成为了人们日常娱乐不可或缺的一部分。在这样的大环境下，用户面临着海量的电影选择，如何精准推荐符合个人口味的电影成为了一个重要的研究课题。据统计，Netflix等主流视频平台通过个性化推荐技术提升了约75%的用户观看时长，显示了个性化推荐技术对用户体验和平台运营的重要性。然而，在我国，尽管各大平台已经开始采用推荐系统，但仍然存在电影推荐不精准、用户体验不佳等问题，尤其是对于小众电影的推荐和用户兴趣的动态变化，现有系统仍然未能完全满足多样化的需求。因此，结合大数据技术和个性化推荐算法的电影推荐系统成为了行业发展的必然趋势。本课题基于此背景，旨在设计并实现一个高效、精准的电影个性化推荐系统。
本课题的研究具有重要的实际意义。首先，个性化推荐系统不仅能够帮助用户从繁杂的电影库中快速找到符合其口味的影片，提升用户的观看体验，还能有效增加平台的用户粘性与活跃度。对于电影平台而言，通过精确的推荐能够减少用户的选择疲劳，提升平台的电影观看时长和用户满意度。其次，开发这一系统为大四计算机专业学生提供了一个非常好的毕业设计实践机会，学生不仅能够在实践中掌握数据分析与算法实现，还能够深入理解后端开发和数据库管理等技术，为其未来的职业生涯奠定坚实的技术基础。再者，个性化推荐系统的实现推动了数据挖掘、机器学习等领域的技术应用，具备广泛的应用前景，不仅限于影视行业，还可扩展到电商、社交等其他领域，对技术创新和行业发展都有积极推动作用。
电影个性化推荐系统-技术
开发语言：Java或Python 数据库：MySQL 系统架构：B/S 后端框架：SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django 前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
电影个性化推荐系统-视频展示
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电影个性化推荐系统-图片展示
电影个性化推荐系统-代码展示
from django.contrib.auth.models import User
from django.contrib.auth.hashers import make_password
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
@csrf_exempt
def register_user(request):
if request.method == "POST":
data = json.loads(request.body)
username = data.get('username')
password = data.get('password')
email = data.get('email')
if User.objects.filter(username=username).exists():
return JsonResponse({'message': 'Username already exists'}, status=400)
user = User(username=username, email=email, password=make_password(password))
user.save()
return JsonResponse({'message': 'User registered successfully'}, status=201)
return JsonResponse({'message': 'Invalid request method'}, status=400)
@csrf_exempt
def login_user(request):
if request.method == "POST":
data = json.loads(request.body)
username = data.get('username')
password = data.get('password')
try:
user = User.objects.get(username=username)
if user.check_password(password):
return JsonResponse({'message': 'Login successful', 'user_id': user.id}, status=200)
else:
return JsonResponse({'message': 'Invalid password'}, status=400)
except User.DoesNotExist:
return JsonResponse({'message': 'User does not exist'}, status=400)
return JsonResponse({'message': 'Invalid request method'}, status=400)
import random
from django.http import JsonResponse
from .models import Movie, UserMovieRating
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
def get_movie_recommendations(user_id):
# Fetch the user's ratings from the database
user_ratings = UserMovieRating.objects.filter(user_id=user_id)
# Prepare the ratings matrix
movies = Movie.objects.all()
movie_list = [movie.id for movie in movies]
ratings_matrix = np.zeros((len(movies), len(user_ratings)))
for i, movie in enumerate(movies):
ratings = UserMovieRating.objects.filter(movie_id=movie.id)
for j, rating in enumerate(ratings):
ratings_matrix[i][j] = rating.rating
# Use NearestNeighbors to find similar users
model = NearestNeighbors(n_neighbors=5)
model.fit(ratings_matrix)
distances, indices = model.kneighbors([ratings_matrix[user_id]])
# Recommend movies based on similar users' ratings
recommended_movie_ids = []
for idx in indices[0]:
recommended_movie_ids.append(movie_list[idx])
recommended_movies = Movie.objects.filter(id__in=recommended_movie_ids).values('id', 'title')
return JsonResponse({'recommended_movies': list(recommended_movies)}, status=200)
def generate_recommendations(request, user_id):
recommendations = get_movie_recommendations(user_id)
return recommendations
from django.http import JsonResponse
from .models import Movie
from django.db.models import Count
def get_top_rated_movies(request):
# Fetch the top-rated movies
movies = Movie.objects.annotate(num_ratings=Count('usermovierating')).order_by('-num_ratings')[:10]
top_movies = [{"id": movie.id, "title": movie.title, "rating": movie.average_rating()} for movie in movies]
return JsonResponse({'top_movies': top_movies}, status=200)
def add_movie(request):
if request.method == "POST":
data = json.loads(request.body)
title = data.get('title')
genre = data.get('genre')
release_date = data.get('release_date')
description = data.get('description')
movie = Movie(title=title, genre=genre, release_date=release_date, description=description)
movie.save()
return JsonResponse({'message': 'Movie added successfully'}, status=201)
def update_movie(request, movie_id):
if request.method == "PUT":
data = json.loads(request.body)
try:
movie = Movie.objects.get(id=movie_id)
title = data.get('title', movie.title)
genre = data.get('genre', movie.genre)
release_date = data.get('release_date', movie.release_date)
description = data.get('description', movie.description)
movie.title = title
movie.genre = genre
movie.release_date = release_date
movie.description = description
movie.save()
return JsonResponse({'message': 'Movie updated successfully'}, status=200)
except Movie.DoesNotExist:
return JsonResponse({'message': 'Movie not found'}, status=404)
电影个性化推荐系统-结语
计算机毕业设计不知道怎么做？用Python和Django实现电影个性化推荐系统，5大技巧助你轻松完成！ 基于协同过滤算法的电影个性化推荐系统 选题推荐 程序定制 计算机毕设文档一条龙服务 可适用于毕业设计 课程设计 实习项目 附源码+安装+讲解+文档
