基于大数据技术的个性化电影推荐系统

项目介绍：

• 项目简介

基于大数据技术的个性化电影推荐系统是一项利用大数据分析和机器学习算法为用户提供个性化电影推荐的系统。该系统将收集并分析用户的电影观看历史、评分偏好、社交网络信息等多维度数据，通过算法对用户进行建模，并根据用户的兴趣和个性化需求，推荐用户可能感兴趣的电影。

• 项目目标：

1. 提供个性化的电影推荐服务：根据用户的兴趣和偏好，为用户推荐符合其口味的电影，提高用户观影体验。
2. 推广优质电影资源：通过个性化推荐，引导用户发现更多优质的电影作品，促进优秀电影的传播与推广。
3. 提升平台用户黏性：通过个性化推荐，增加用户在平台上的停留时间和使用频率，提升用户粘性，促进平台的长期发展。

• 项目实施步骤

1. 数据收集与处理：收集用户的电影观看历史、评分数据，整理清洗数据，构建用户电影偏好的数据集。
2. 特征提取与建模：基于用户的历史数据和其他辅助数据，提取用户的特征，并使用机器学习算法构建用户模型。
3. 相似度计算与推荐：根据用户模型，计算用户与电影之间的相似度，选取相似度最高的电影进行推荐。
4. 评估与优化：通过用户反馈和评估指标对推荐结果进行评估和优化，不断改进系统的准确性和用户满意度

• 项目预期成果

1. 提供准确、个性化的电影推荐服务，满足用户的需求，提高用户体验。
2. 增加用户对优质电影的发现和认知，促进电影产业的繁荣发展。
3. 提升平台用户黏性和活跃度，增加用户粘性和平台价值。

• 项目意义：

基于大数据技术的个性化电影推荐系统能够有效利用用户行为数据，提供个性化的电影推荐服务，提高用户观影体验。该系统不仅可以帮助用户发现更多符合其口味的电影作品，也可以促进优秀电影的传播与推广，对于电影产业的发展具有积极的推动作用。同时，该系统还可以增加平台用户的黏性和活跃度，提升平台的价值和竞争力。

功能介绍

• 整体架构

• 开发工具及技术 ????

Python3.10，Flask2.2，mysql，MySQL Workbench 8.0数据库管理工具，HTML页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，layer弹窗组件、layui文件上传组件、kindeditor富文本框组件等。

• 项目功能

前台首页地址：http://127.0.0.1:5000/

后台首页地址：http://127.0.0.1:5000/admin ?

管理员账号：admin ???管理员密码：admin

用户板块包含：注册、登录、注销、喜好标签、浏览电影、搜索电影、信息修改、密码修改、电影评分、电影收藏、电影评论、热点榜单、热点推荐、个性化推荐电影等功能；

管理员板块包含：数据统计、用户管理、电影管理、电影类型管理、用户喜好标签管理、评分管理、收藏管理、评论管理、浏览记录管理、管理员管理等。

电影数据来源：

• 个性化推荐功能

排行榜：查询浏览数量最多的电影，同时不包括当前登录用户浏览过的电影；

个性化推荐：

游客：热点推荐（根据电影总评分降序推荐）

登录用户：基于用户的协同过滤推荐算法（根据评分数据），如果没有推荐结果，采用热点推荐（根据登录用户喜好标签下的电影的总评分降序推荐，同时是登录用户没有评分的）。

相关推荐：

与当前电影相同类型且收藏较多的电影，同时是当前用户没有收藏的电影。

算法的实现使用python常规函数，严格按照算法步骤实现。

分用户板块和和管理员板块

个性化电影推荐系统文件目录如下图所示：

用户板块前端代码目录如下图所示

用户板块后端代码目录如下图所示

管理员板块后端代码目录如下图所示

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