💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常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。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，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！
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💕💕文末获取源码
电影推荐系统-系统功能
本系统是一款基于协同过滤算法的电影推荐系统，旨在为用户提供个性化、精准的电影内容推荐服务，以应对当前海量电影信息带来的“信息过载”问题。系统采用成熟的B/S（浏览器/服务器）架构，用户通过浏览器即可访问全部功能。前端技术栈选用Vue框架结合ElementUI组件库，构建了响应式、美观且交互友好的用户界面，确保了良好的用户体验。后端核心基于Java语言及Spring Boot框架进行开发，该框架以其轻量级、高效率的特性，有力支撑了系统复杂的业务逻辑处理、API接口设计与数据库交互。数据持久化层采用广泛应用的MySQL关系型数据库，负责存储用户信息、电影详情、评分记录等关键数据。系统的核心在于协同过滤推荐算法的实现，该算法通过分析用户的历史行为数据（如电影评分），挖掘用户间的相似性或物品间的关联性，从而动态生成符合个人口味的推荐列表，有效解决了用户在海量片库中“选择困难”的痛点，实现了从“人找电影”到“电影找人”的智能化服务升级。
电影推荐系统-技术选型
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）
电影推荐系统-背景意义
选题背景
随着互联网技术的飞速发展与数字娱乐产业的蓬勃兴起，在线视频平台已成为人们获取影视内容的主要渠道。各大平台汇聚了数以万计的电影资源，形成了庞大的内容库。然而，这种丰富的选择在带来便利的同时，也引发了严峻的“信息过载”问题。用户在面对海量电影时，往往需要耗费大量时间进行筛选和搜索，传统的分类浏览或关键词搜索模式已难以满足用户日益增长的个性化需求。用户渴望系统能够像一位懂自己的朋友一样，主动推荐符合其潜在兴趣的影片。在此背景下，能够有效连接用户与内容的推荐系统应运而生，并逐渐成为各类内容平台的核心竞争力。因此，选择设计并实现一个电影推荐系统，不仅是对当前技术热点与市场需求的积极响应，也是对智能信息处理领域的一次深入探索与实践。
选题意义
本课题的研究与实现具有多方面的实际意义。从用户层面来看，该系统能够显著提升用户发现电影的效率与体验。通过精准的个性化推荐，用户可以快速找到符合自己口味的影片，减少了无效浏览的时间，增强了用户粘性和满意度，让观影过程从被动的寻找转变为充满惊喜的发现之旅。在技术实践层面，本项目完整地覆盖了从数据存储、后端服务、前端交互到核心算法实现的全栈开发流程。对于开发者而言，这不仅是一次对Java Spring Boot、Vue、MySQL等主流Web开发技术的综合运用，更是一次将抽象的机器学习算法（协同过滤）落地到具体业务场景中的宝贵锻炼，有效提升了算法理解、工程实现与系统设计能力。虽然作为一个毕业设计项目，其规模与复杂度无法与工业级系统相比，但其核心架构与算法思想具有很好的代表性，为今后从事相关领域的研发工作奠定了坚实的基础，其成果亦可作为一个功能完备的演示原型，具备一定的学习与参考价值。
电影推荐系统-演示视频
电影推荐系统-演示图片
电影推荐系统-代码展示
// 离线计算部分：使用Spark进行大规模用户相似度计算，为协同过滤做准备
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("MovieCFOffline").getOrCreate();
Dataset<Row> ratings = spark.read().format("jdbc").options(Map.of("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/movie_db", "dbtable", "rating", "user", "root", "password", "driver", "com.mysql.jdbc.Driver")).load();
ratings.createOrReplaceTempView("ratings");
Dataset<Row> userItemMatrix = ratings.groupBy("user_id").pivot("movie_id").sum("rating").na().fill(0);
// 计算用户间的余弦相似度
Dataset<Row> userSimilarity = userItemMatrix.stat().corr("user_id", "user_id");
userSimilarity.write().format("jdbc").options(Map.of("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/movie_db", "dbtable", "user_similarity", "user", "root", "password", "driver", "com.mysql.jdbc.Driver")).mode(SaveMode.Overwrite).save();
spark.stop();
// Spring Boot 后端核心功能1：用户注册与密码加密处理
public void registerUser(UserRegistrationDTO dto) {
if (userRepository.existsByUsername(dto.getUsername())) {
throw new ServiceException("用户名已存在");
}
if (userRepository.existsByEmail(dto.getEmail())) {
throw new ServiceException("邮箱已被注册");
}
User newUser = new User();
newUser.setUsername(dto.getUsername());
newUser.setEmail(dto.getEmail());
BCryptPasswordEncoder passwordEncoder = new BCryptPasswordEncoder();
String hashedPassword = passwordEncoder.encode(dto.getPassword());
newUser.setPassword(hashedPassword);
newUser.setRole("USER");
newUser.setCreateTime(LocalDateTime.now());
userRepository.save(newUser);
}
// Spring Boot 后端核心功能2：电影评分与数据更新
@Transactional
public void rateMovie(Long userId, Long movieId, double score) {
if (score < 0.5 || score > 5.0) {
throw new IllegalArgumentException("评分必须在0.5到5.0之间");
}
Rating rating = ratingRepository.findByUserIdAndMovieId(userId, movieId);
if (rating == null) {
rating = new Rating();
rating.setUserId(userId);
rating.setMovieId(movieId);
rating.setScore(score);
rating.setTimestamp(System.currentTimeMillis());
ratingRepository.save(rating);
} else {
rating.setScore(score);
rating.setTimestamp(System.currentTimeMillis());
ratingRepository.save(rating);
}
movieRepository.incrementRatingCount(movieId);
movieRepository.updateAverageScore(movieId);
recommendationService.markUserForUpdate(userId);
}
// Spring Boot 后端核心功能3：基于协同过滤算法生成个性化推荐
public List<Movie> getRecommendationsForUser(Long userId, int topN) {
List<UserSimilarity> similarUsers = userSimilarityRepository.findTopNSimilarUsers(userId, topN * 2);
if (similarUsers.isEmpty()) {
return getPopularMovies(topN);
}
Map<Long, Double> candidateMovieScores = new HashMap<>();
Set<Long> userRatedMovies = ratingRepository.findMovieIdsByUserId(userId);
for (UserSimilarity us : similarUsers) {
List<Rating> neighborRatings = ratingRepository.findByUserId(us.getSimilarUserId());
for (Rating rating : neighborRatings) {
if (!userRatedMovies.contains(rating.getMovieId())) {
double weightedScore = rating.getScore() * us.getSimilarity();
candidateMovieScores.merge(rating.getMovieId(), weightedScore, Double::sum);
}
}
}
List<Map.Entry<Long, Double>> sortedCandidates = candidateMovieScores.entrySet().stream().sorted(Map.Entry.<Long, Double>comparingByValue().reversed()).limit(topN).collect(Collectors.toList());
List<Long> recommendedMovieIds = sortedCandidates.stream().map(Map.Entry::getKey).collect(Collectors.toList());
return movieRepository.findAllById(recommendedMovieIds);
}
电影推荐系统-结语
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