电影推荐系统开题报告

1．结合毕业论文（设计）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写不少于1500字左右的文献综述：

1、 选题背景和目的

随着互联网的飞速发展，如何提高网站的有效性已成为大众思考的一个问题。电影资源是网络资源的重要组成部分，随着网络上的电影资源的数量日渐庞大，人们想找到一部自己感兴趣的、爱看的电影总是需要花颇多的时间，这种信息过载的问题大大影响了观影体验。

鉴于此，开发出一款具备个性化服务的电影推荐软件，即能根据人们的爱好推荐电影的软件显得尤为重要，这可以让用户更快更好的获取到自己需要的内容，让最有效的内容呈现在用户眼前。同时，电影推荐软件的研究不仅能提升用户体验，还推动了电影产业的发展，为电影制片方提供更多的宣传渠道和商业机会。

2、 文献综述

随着互联网的普及和数字娱乐产业的快速发展，人们对电影的需求越来越多样化和个性化[1]。因此，电影推荐软件的研究和开发变得越来越重要。传统的电影推荐往往只基于电影的类型或者用户的历史评分数据，忽视了用户的兴趣、情感和背景等因素。为了提供更准确和个性化的电影推荐，我将在本课题开发一款依据人们爱好的电影推荐软件。

本课题主要是基于Spring Boot + Vue两大主流框架进行开发，同时还结合了HTML、CSS、JavaScript和Element UI。本课题后端用java进行编写，数据库使用MySQL。研究要点是电影展示、电影推荐，使用echarts进行数据统计分析，兼使用协同过滤算法[2]给用户推荐电影。

Element UI是一套为开发者、设计师和产品经理准备的基于 Vue 2.0 的桌面端组件库[3]。它是由饿了么前端团队推出的基于 Vue 封装的 UI 组件库，提供了丰富的 PC 端组件[4]，简化了常用组件的封装，大大降低了开发难度。比如，其中的Layout布局能够通过基础的 24 分栏，迅速简便地创建布局，Container布局容器能够方便快速的搭建页面的布局结构[5]，Form表单由输入框、选择器、单选框、多选框等控件组成，用以收集、校验、提交数据，NavMenu为网站提供导航功能的菜单。

Spring Boot是由Pivotal团队[6]2013年提供的在Java EE编程领域一个全新的轻量级框架。是基于Spring的4.0版本设计的,承载了原有Spring框架的优秀基因，为简化Spring项目配置而生,能轻松地创建独立的、可生产的、基于Spring的且能直接运行的应用程序[7]。Spring Boot中内置Tomcat等Servlet容器，无须打包部署就可以直接运行，很大程度上能够提高开发效率。在Spring Boot的pom依赖中配置spring-boot-starter-web的依赖[8]可以自动引入开发过程中必须用到的Web模块。Spring Boot 充分考虑到与传统Spring框架以及其他第三方库融合的场景，在提供了各种场景依赖启动器的基础上[9]，内部还默认提供了各种自动化配置类(例如 Redis Auto Configuration)。使用Spring Boot开发项目时，一旦引入了某个场景的依赖启动器，Spring Boot内部提供的默认自动化配置类就会生效，开发者无须手动在配置文件中进行相关配置(除非开发者需要更改默认配置)，从而极大减少了开发人员的工作量，提高了程序的开发效率。

本课题中还将用到echarts。echarts是百度旗下研发的一款数据可视化工具[10]，具有较好的兼容性，可以根据不同的数据和需求制作不同的图表，例如条形图、折线图、饼图[11]等，将数据清晰直观地呈现在我们眼前，还可以用于分析数据。echarts的兼容性很强, 使用方便, 它还提供了丰富的扩展插件和主题，可以根据需求自由选择和定制，满足不同场景下的需求。echarts还支持与其他前端框架（如Vue、React）的无缝集成[12]。

本课题的前端使用的是Vue框架，是一套构建用户界面的渐进式框架。与其他重量级框架不同的是，Vue采用自底向上[13]增量开发的设计。Vue的核心库只关注视图层，并且非常容易学习，也非常容易与其他库或已有项目整合。Vue完全有能力驱动采用单文件组件和 Vue 生态系统支持的库开发的复杂[14]单页应用。Vue.js 还提供了 MVVM 数据绑定和一个可组合的组件系统，具有简单、灵活的 API，其目标是通过尽可能简单的 API 实现响应式的数据绑定和可组合的视图组件。我们也可以说 Vue.js 是一套响应式系统。Vue还有很多优势，Vue.js 可以进行组件化开发，使代码编写量大大减少，读者更加易于理解。Vue.js 最突出的优势在于可以对数据进行双向绑定。使用 Vue.js编写出来的界面效果本身就是响应式的，这使网页在各种设备上都能显示出非常好看的效果。相比传统的页面通过超链接实现页面的切换和跳转，Vue 使用路由不会刷新页面。

本次开发将用到协同过滤算法，关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐[15]。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的东西组织成一个排序的目录推荐给你。

综上，本软件旨在为人们提供根据他们的喜好推荐电影的软件，结合协同过滤算法来实现，从而提高用户的观影体验，增加用户在电影频道上的停留时间，并且促进电影市场的发展。前端网页使用Vue + Element UI,结合HTML、CSS、JavaScript，后端业务使用java的Spring Boot框架，数据库使用MySQL。

3、 参考文献

[1]蔡文琳. 个性化电影推荐管理系统的设计与实现[D]. 吉林大学, 2014.

[2]林建辉,王茜冉,詹可强. 基于聚类与差异协调的协同过滤推荐算法 [J]. 兰州文理学院学报(自然科学版), 2023, 37 (06): 50-54. DOI:10.13804/j.cnki.2095-6991.2023.06.005

[3]罗超,王志辉.高校电影推荐信息系统的设计与实现[J].信息记录材料,2019,20(04):27-28.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2019.04.011.

[4]惠苗,张晓冬.“互联网+”高校电影推荐系统的设计与实现[J].萍乡学院学报,2019,36(03):78-83.

[5]符毓晟.高校学生电影推荐系统设计与实现[J].电脑知识与技术,2020,16(27):75-78.DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2020.2879.

[6]蔡俊豪,王桂荣.Java在互联网的应用分析[J].电子技术,2021,50(06):44-45.

[7]林国富,段润英.Java语言程序设计课程教学改革探究[J].科学咨询(教育科研),2021(06):110-111.

[8]张翔.浅谈JAVA编程语言在计算机软件开发中的应用[J].电子元器件与信息技术,2021,5(10):204-205.DOI:10.19772/j.cnki.2096-4455.2021.10.095.

[9]吴迪.Java编程语言在计算机软件开发中的应用[J].信息与电脑(理论版),2021,33(20):29-31.

[10]刘学玉.JAVA编程语言在计算机软件开发中的应用[J].电子技术与软件工程,2022(01):57-60.

[11]蔡文琳. 个性化电影推荐管理系统的设计与实现[D]. 吉林大学, 2014.

[12]蒙蒙. 众路捕手齐出动 电影里面抓音频——推荐几款从影视文件中提取音频的软件 [J]. 电脑爱好者(普及版), 2009, (06): 62-66.

[13]海莉花.基于模糊评价体系的高校电影推荐系统研究[J].电子设计工程,2019,27(12):30-33+38.DOI:10.14022/j.cnki.dzsjgc.2019.12.005.

[14]张冰,梁致远,田元元,严竞雄.基于Web的高校电影推荐系统的设计与实现[J].信息与电脑(理论版),2019(07):109-112.

[15]周洋,何丽丽.基于B/S模式的高校电影推荐系统的研究与设计[J].电脑知识与技术,2018,14(33):84-85+96.DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2018.3877.

2．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：

1、 本课题研究目标

本课题研究的是电影推荐软件，该软件将依据人们的喜好为他们推荐可能合适的电影，人们也可以在社区论坛中发现好看的影片，以此来提高人们的观影体验，也推动了电影产业的发展。

主要开发目标如下：

用户：

2.1 登录注册模块

        2.1.1 登录：用户根据手机号、密码进行登录

        2.1.2 注册：注册时，需要填写手机号，自己的邮箱，密码，以及平时的爱好，选择喜欢看的电影类型。

        2.1.3 忘记密码：若用户忘记密码时，自己可以根据注册时的邮箱发送验证码进行修改密码。

2.2 首页展示模块：

    2.2.1 查看电影：可以根据时间先后展示各电影，也可以根据评分的高低展示，也可以根据电影的浏览量（热度）展示，还可以根据电影的分类展示。

    2.2.1.1 电影详情页：用户可以查看电影的详细信息，包括电影的演员，导演，剧情简介，评分，上映年份以及各用户对该电影的评价，也可以自己评价该电影。

2.3 推荐页面模块：

2.3.1查看电影：基于协同过滤算法来显示根据用户喜欢的电影类型所推荐的电影，也可在此页面收藏电影，查看电影详情。

2.4 数据分析页：

    2.4.1 用户可以看到所有用户浏览过不同类别的电影的次数和不同年份上映的电影数量的折线图。

2.5 个人中心

2.5.1 包含个人信息（昵称，头像，电话等），可以修改我的个人信息（昵称，头像，电话等），可以查看我的收藏，对收藏的内容进行删除。

2.6 社区论坛：

        2.6.1 各用户可以查看其他用户在此发布的帖子，帮助自己选出好看的电影，同时自己也可以在这里发布帖子让其他用户看到。

后台：2.7 管理员登录模块

        2.7.1 管理员登录：管理员进行登录

        2.8 管理电影数据模块

            2.8.1 管理员管理电影数据：管理员可以对电影数据进行增删改查。

        2.9 管理用户模块

            2.9.1 管理员管理用户：管理员可以对用户模块进行增删改查

        2.10 管理帖子模块：

            2.10.1 管理员管理帖子：管理员可以管理论坛帖子，对帖子进行增删改查。

%1、 关键技术和难点

1. 数据可视化问题

难点：电影数量多，类别多，光看数据库不能反映当年的电影数量，也很难看出用户喜欢看哪些类型的电影。

解决方案：通过echarts工具进行统计分析电影数据绘制成统计图，直观地展现汇总情况。在Vue中加入echarts依赖，再通过import * as echarts from "echarts";全局引入echarts，然后用div准备一个存放图表的DOM容器；再初始化echarts实例，指定图表的配置项和数据；最后通过setOption()在网页上显示出图表。

2. 用户直接通过网址操作进入电影列表页面问题

难点：只有登录之后才能进入列表主页，若未登录，则不能进入电影列表页。

解决方案：使用拦截器，用户在登录的时候会给他颁布一个唯一的token令牌，登录成功以后他访问的所有的接口都必须把这个令牌带过来，然后在拦截器里面去校验他，校验token的合法性。如果该token是合法的，就放行，让他请求接口，如果是不合法的，就拒绝请求，让他重新返回登录页。

3. 电影推荐

难点：由于电影数据十分庞大，用户想要找到一部适合自己的好看的电影总是要花很多时间，这时我们要为用户推荐一些用户可能喜欢看的电影。

解决方案：该软件中基于协同过滤算法，主要根据用户的喜好来推荐出用户可能喜欢的电影。

三、现有的研究基础

1、 在大学学习中，本人已经学过需求分析相关课程，并做过完整项目的需求分析和相关文档的编写，对系统设计过程中所需的DFD图、ER图、流程图、功能结构图等都已经有了基本的掌握，有能力完成本课题的需求分析阶段。

2、 本人掌握多种JS框架：Vue、JQuery、原生JS等。能够熟练使用HTML，CSS。

3、 能熟练搭建SpringBoot框架作为后端服务器，擅长使用MyBatis、MyBatis-plus。熟练使用MySQL,熟练使用Navicat。在写完接口后，会有使用Postman进行测试的良好习惯。

4、 大学期间参与过正式的项目开发，并在毕业实习中也进行了相关实践。

5、 大学期间本人曾学习过软件体系结构设计这门课程，对于本课题采用的B/S结构有着一定的了解，因此有能力实现本次课题的各项功能。

四、实施方案

在该项目中，用户角色分为用户和管理员。用户模块由登录注册模块、首页展示模块、推荐页面模块、数据分析页、个人中心模块、社区论坛模块等六个模块构成。管理员模块包含登录模块、用户管理、电影数据管理、帖子管理等四个模块。网站功能图如图1图2所示。

图1 网站功能图（用户）

图2 功能图（管理员）

4.1 登录注册模块

4.1.1 登录注册

用户进入网站，新用户点击注册，注册完成后会自动跳转登录。已注册用户使用手机号密码进行登录。具体流程图如图3所示。

图3 登录注册流程图

4.1.2 忘记密码

用户登录时，如果不记得密码，可以点击忘记密码，通过验证与手机号绑定过得邮箱进行修改密码。流程如图4。

图4 忘记密码流程图

4.2 首页展示模块

4.2.1 首页展示

用户登录成功进入网站后，首先会看到电影列表展示，可以通过选择按热度、评分、类型、时间进行电影展示，在此页面中，用户可以点击对应的电影进入电影详情页，并给电影进行评价和评分。流程如图5。

图5 首页展示流程图

4.3 推荐页面模块

4.3.1 推荐页面

该页面基于协同过滤算法，系统会根据用户在注册时所选择的电影类型，以及用户以往的观影记录，以及用户的兴趣爱好，来推荐该用户可能喜欢的电影。流程图如图6。

图6 推荐电影展示

4.4 个人中心模块

4.4.1 查看个人信息

用户登录成功后，在个人中心页可以查看个人信息。流程图如图7。

图7 查看个人信息模块

4.4.2 修改个人信息

来到个人中心页后，用户可以根据自己的需求修改个人信息（包括修改昵称、性别、邮箱、电话、头像等。）

4.4.3 我的收藏

用户在个人中心页可以查看在电影详情页收藏的电影有哪些。也可以对这些收藏进行取消。

4.5 社区论坛模块

4.5.1 社区论坛

用户登录成功后来到社区论坛，可以在这里看见不同用户对不同电影的一些评价讨论，用户也可以在论坛发布自己的一些看法。流程图如图8。

图8 社区发帖模块

4.6 数据分析页

4.6.1 数据图

该模块会引入echarts组件库，在剔除无效数据后，后端会向前端发送图表渲染所需要的数据。管理员只需要在前端选择一些参数，在一定时间的请求后页面即可完成渲染。本页面中用户可以看到所有用户浏览过不同类别的电影的次数和不同年份上映的电影数量的折线图。

4.7 电影数据管理页

该页面主要进行管理员对发布的电影数据的增删改查操作，具体流程如图9。

图9 电影数据管理

4.8 用户管理

该页面主要进行管理员对用户的增删改查操作。

4.9 帖子管理

该页面主要是管理员对帖子的审核与删除操作，具体审核流程如图10。

图10帖子管理

5.数据库设计：

5.1总E-R图

图11 总E-R图

5.2 用户表v_users

5.3 电影分类表v_channdel

5.4电影v_videos_album

5.5 评分记录v_score

5.6 评论v_comment

5.7收藏v_collect

5.8社区帖子v_forum

%1、 可行性分析

1.市场可行性

电影产业是一个庞大而充满潜力的市场，人们对于电影的需求日益增长。电影推荐系统可以帮助用户快速找到符合其口味和兴趣的电影，提高用户的观影体验和满意度。此外,推荐系统还可以帮助电影制作方和发行方更好地了解用户的喜好和需求，为其提供有针对性的宣传和推广。因此,电影推荐系统在市场上具有较好的可行性和应用前景。

2.技术可行性

本课题实现的电影推荐软件对于硬件没有太大要求，只要是能够正常上网的电脑就可以使用。对于软件开发环境使用的是idea开发工具，之前已经使用过近两年时间，有一定的基础。本系统采用Spring Boot框架进行后台搭建，前端采用Vue框架来进行对接接口，这些框架是开发人员学习比较久且掌握的比较深的技术框架，并且对于Spring Boot框架来说，搭建起来非常便利，极大的简化了配置，让开发人员可以更专注于功能开发上面。并且，本系统前后端分离，代码分割开来，互相不干扰，耦合性非常低，非常适合前后端一起进行开发，这样做可以让代码看起来更为清晰，逻辑结构更加清楚，不管是开发速度还是运维对接都非常便利，并且也没有打破开发人员技术壁垒，不会在技术上面造成困扰。

3.用户可行性

电影推荐系统的成功与否离不开用户的参与和支持。目前，大部分用户在选择电影时面临信息过载和选择困难的问题。电影推荐系统可以根据用户的历史评分、观影习惯和社交网络等信息,为用户提供个性化的推荐，帮助用户节省时间和精力。然而，个别用户可能对于推荐系统的隐私和安全性存在疑虑，因此在系统设计和实施过程中需要充分考虑用户的隐私保护和安全需求。

4.经济可行性

本项目开发的初衷就是为了节约，因为系统开发的所有过程都是我自己开发的，而且在开发过程使用到的技术也都是市面上常见的容易操作的，所以不需要请专业的人士花资金来进行系统的开发，而且在项目开发的过程中我也学到了更多的知识。开发的这个软件可以在网络中进行免费的下载，对计算机的软硬件没有很高的要求，因此这个项目是非常实惠的，在经济方面是完全可行的。

指导教师意见：

1．对“文献综述”的评语：

2．对本课题的深度、广度及工作量的意见和对论文（设计）结果的预测：

3.是否同意开题：□同意 □不同意

　　　　　　　　　　　　　　　　指导教师：

202 年 月 日

所在专业审查意见：

　　　　　　　　　　　　　　　　负责人：

202 年 月 日