基于Django/springboot的个性化电影推荐系统设计与实现-协同过滤技术

2024-01-02 05:47:32

项目设计目的:
本项目旨在开发一个基于Django框架的协同过滤电影推荐系统,通过分析用户的历史行为和喜好,为用户提供个性化的电影推荐。通过该系统,用户可以发现新的电影作品,提高用户对电影的满意度和粘性。

功能需求:

  1. 用户注册与登录:用户可以注册新账号并登录系统。
  2. 电影信息管理:管理员可以添加、编辑和删除电影信息,包括电影名称、导演、演员、类型等。
  3. 用户评分管理:用户可以对已观看的电影进行评分,并修改或删除评分。
  4. 推荐算法实现:系统根据用户的评分记录和其他用户的评分记录,使用协同过滤算法计算相似度,并为用户推荐具有高相似度且尚未观看过的电影。
  5. 电影推荐展示:系统将根据用户的兴趣和评分记录,为用户展示个性化的电影推荐列表。
  6. 用户之间的社交互动:用户可以关注其他用户,查看其评分记录和推荐列表,以便发现更多感兴趣的电影。

表结构设计:

User string username string password MovieRating int rating datetime timestamp Follow datetime timestamp Movie string title string director string actor string genre rates follows

对应的表结构设计如下:

User 表:

  • id: 主键,自动生成的唯一标识符
  • username: 用户名
  • password: 密码

Movie 表:

  • id: 主键,自动生成的唯一标识符
  • title: 电影标题
  • director: 导演
  • actor: 演员
  • genre: 类型

MovieRating 表:

  • id: 主键,自动生成的唯一标识符
  • user_id: 外键,关联到 User 表的 id 字段
  • movie_id: 外键,关联到 Movie 表的 id 字段
  • rating: 评分
  • timestamp: 评分时间戳

Follow 表:

  • id: 主键,自动生成的唯一标识符
  • follower_id: 外键,关联到 User 表的 id 字段
  • followed_id: 外键,关联到 User 表的 id 字段
  • timestamp: 关注时间戳

项目结构图:

User
Movie
MovieRating
Follow

ER图:

User string username string password MovieRating int rating datetime timestamp Follow datetime timestamp Movie string title string director string actor string genre rates follows

以上是该项目的简单制作过程,如有指导,定制等需要,请私聊。

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_52513940/article/details/135326942
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