【Java毕设】Java美剧观影网站 SpringBoot+Vue框架 计算机毕业设计项目 Idea+Navicat+MySQL安装 附源码+文档+讲解

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前言

💖💖作者:计算机程序员小杨 💙💙个人简介:我是一名计算机相关专业的从业者,擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多个IT方向。会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。热爱技术,喜欢钻研新工具和框架,也乐于通过代码解决实际问题,大家有技术代码这一块的问题可以问我! 💛💛想说的话:感谢大家的关注与支持! 💕💕文末获取源码联系 计算机程序员小杨 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目 计算机毕业设计选题 💜💜

一.开发工具简介

开发语言:Java+Python(两个版本都支持) 后端框架:Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django(两个版本都支持) 前端:Vue+ElementUI+HTML 数据库:MySQL 系统架构:B/S 开发工具:IDEA(Java的)或者PyCharm(Python的)

二.系统内容简介

《Java美剧观影网站》是一个基于Spring Boot+Vue技术栈开发的B/S架构在线视频观看平台,专注为用户提供优质的美剧观看体验和社交互动服务。系统采用前后端分离的设计模式,后端利用Spring Boot框架整合Spring、SpringMVC、MyBatis等组件构建稳定的服务层,前端运用Vue.js配合ElementUI组件库打造直观友好的用户界面。平台核心功能涵盖用户账户管理、美剧分类检索、影片信息展示、在线观看服务、社区论坛交流以及系统运营管理等模块。用户可以通过平台浏览各类美剧资源,参与评论互动,分享观影心得,同时管理员能够便捷地维护影片库、处理用户反馈、管理社区内容。系统数据存储基于MySQL数据库,确保信息的安全性和访问效率,为美剧爱好者构建了一个集观影、交流、分享于一体的综合性网络平台。

三.系统功能演示

Java美剧观影网站

四.系统界面展示

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五.系统源码展示


import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.*;
@Service
public class TvShowService {
    @Autowired
    private TvShowMapper tvShowMapper;
    private SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("TvShowAnalysis").master("local[*]").getOrCreate();
    public PageResult<TvShow> getTvShowsByCategory(String category, int pageNum, int pageSize) {
        int offset = (pageNum - 1) * pageSize;
        List<TvShow> shows = tvShowMapper.selectByCategory(category, offset, pageSize);
        for (TvShow show : shows) {
            show.setViewCount(show.getViewCount() + 1);
            show.setPopularityScore(calculatePopularity(show));
            if (show.getRating() == null) {
                show.setRating(calculateAverageRating(show.getId()));
            }
            show.setRecommendationLevel(getRecommendationLevel(show.getPopularityScore(), show.getRating()));
            updateShowStatistics(show.getId());
        }
        int total = tvShowMapper.countByCategory(category);
        return new PageResult<>(shows, total, pageNum, pageSize);
    }
    private double calculatePopularity(TvShow show) {
        double viewWeight = show.getViewCount() * 0.4;
        double commentWeight = show.getCommentCount() * 0.3;
        double ratingWeight = (show.getRating() != null ? show.getRating() : 0) * 0.2;
        double timeWeight = getTimeWeight(show.getCreateTime()) * 0.1;
        return viewWeight + commentWeight + ratingWeight + timeWeight;
    }
    private double getTimeWeight(Date createTime) {
        long daysDiff = (System.currentTimeMillis() - createTime.getTime()) / (1000 * 60 * 60 * 24);
        return Math.max(0, 100 - daysDiff * 0.1);
    }
    public boolean addUserInteraction(Long userId, Long showId, String interactionType) {
        UserInteraction interaction = new UserInteraction();
        interaction.setUserId(userId);
        interaction.setShowId(showId);
        interaction.setInteractionType(interactionType);
        interaction.setCreateTime(new Date());
        interaction.setIpAddress(getCurrentUserIp());
        if ("COMMENT".equals(interactionType)) {
            interaction.setInteractionScore(5);
            updateUserEngagement(userId, 5);
        } else if ("LIKE".equals(interactionType)) {
            interaction.setInteractionScore(2);
            updateUserEngagement(userId, 2);
        } else if ("SHARE".equals(interactionType)) {
            interaction.setInteractionScore(3);
            updateUserEngagement(userId, 3);
        }
        int result = userInteractionMapper.insert(interaction);
        if (result > 0) {
            updateShowPopularity(showId);
            checkUserLevelUpgrade(userId);
            sendInteractionNotification(userId, showId, interactionType);
        }
        return result > 0;
    }
    private void updateUserEngagement(Long userId, int score) {
        User user = userMapper.selectById(userId);
        user.setEngagementScore(user.getEngagementScore() + score);
        user.setLastActiveTime(new Date());
        if (user.getEngagementScore() > 1000) {
            user.setUserLevel("VIP");
            user.setVipExpireTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 30L * 24 * 60 * 60 * 1000));
        }
        userMapper.updateById(user);
    }
    public Map<String, Object> generateUserRecommendations(Long userId, int limit) {
        User user = userMapper.selectById(userId);
        List<String> userPreferences = getUserPreferences(userId);
        List<Long> viewHistory = getViewHistory(userId);
        Map<String, Double> categoryScores = new HashMap<>();
        for (String preference : userPreferences) {
            categoryScores.put(preference, categoryScores.getOrDefault(preference, 0.0) + 1.0);
        }
        List<TvShow> candidateShows = tvShowMapper.selectRecommendationCandidates(userId, limit * 3);
        List<TvShow> recommendations = new ArrayList<>();
        for (TvShow show : candidateShows) {
            if (viewHistory.contains(show.getId())) continue;
            double score = 0.0;
            score += categoryScores.getOrDefault(show.getCategory(), 0.0) * 0.4;
            score += show.getRating() * 0.3;
            score += show.getPopularityScore() * 0.2;
            score += getSimilarUserPreference(userId, show.getId()) * 0.1;
            show.setRecommendationScore(score);
            recommendations.add(show);
        }
        recommendations.sort((a, b) -> Double.compare(b.getRecommendationScore(), a.getRecommendationScore()));
        List<TvShow> finalRecommendations = recommendations.subList(0, Math.min(limit, recommendations.size()));
        for (TvShow show : finalRecommendations) {
            logRecommendation(userId, show.getId(), show.getRecommendationScore());
        }
        Map<String, Object> result = new HashMap<>();
        result.put("recommendations", finalRecommendations);
        result.put("userLevel", user.getUserLevel());
        result.put("totalRecommendations", finalRecommendations.size());
        return result;
    }
    private double getSimilarUserPreference(Long userId, Long showId) {
        List<Long> similarUsers = userInteractionMapper.findSimilarUsers(userId, 10);
        int positiveInteractions = 0;
        for (Long similarUserId : similarUsers) {
            if (userInteractionMapper.hasPositiveInteraction(similarUserId, showId)) {
                positiveInteractions++;
            }
        }
        return similarUsers.isEmpty() ? 0.0 : (double) positiveInteractions / similarUsers.size();
    }
}


六.系统文档展示

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结束

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