摘 要 在当今社会，文娱活动在人们的生活中占据了越来越重要的地位。电影作为一种能够放松身心、陶冶情操的艺术形式，受到了广大观众的喜爱。随着各行各业的飞速发展，电影行业的竞争也日益激烈。为了在竞争中脱颖而出，电影公司需要运用大数据分析技术来洞察市场趋势，探索电影的未来发展方向。观众在观看电影时会产生大量的数据，这些数据中蕴含着用户的喜好和购买习惯。通过大数据分析，电影公司可以更加精准地了解观众的需求，从而制定出更加有效的市场策略。基于Python的个性化电影推荐系统正是为了满足这一需求而诞生的。 该系统的开发采用了Python的Django框架，并选用轻量级的关系型MySQL数据库进行数据存储。在系统开发过程中，进行了详细的需求分析、功能设计和数据库设计。该系统主要包括电影数据爬取、数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据可视化和后台信息管理等功能。基于Python的个性化电影推荐系统通过运用大数据分析技术，帮助电影公司更好地了解观众需求，制定更加有效的市场策略，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
关键词：Django；电影推荐；python；用户偏好；
Abstract In today's society, cultural and entertainment activities play an increasingly important role in people's lives. Movies, as an art form that can relax the body and mind, and cultivate emotions, have been loved by a large audience. With the rapid development of various industries, the competition in the film industry is becoming increasingly fierce. In order to stand out in competition, film companies need to use big data analysis technology to insight into market trends and explore the future development direction of movies. Viewers generate a large amount of data while watching movies, which contains user preferences and purchasing habits. Through big data analysis, film companies can more accurately understand the needs of audiences and develop more effective market strategies. The personalized movie recommendation system based on Python was born to meet this demand. The development of this system adopts the Django framework of Python and uses a lightweight relational MySQL database for data storage. During the system development process, we conducted detailed requirements analysis, functional design, and database design. The system mainly includes functions such as movie data crawling, data collection, data storage, data cleaning, data analysis, data visualization, and backend information management. A personalized movie recommendation system based on Python uses big data analysis technology to help film companies better understand audience needs, formulate more effective market strategies, and stand out in fierce market competition.
Keywords: Django; Movie recommendations; Python; User preferences;
目 录摘 要 I Abstract II 第一章 绪论 1 1.1 选题背景 1 1.2 选题意义 1 1.3 研究内容 2 第二章 相关技术介绍 3 2.1 Python语言 3 2.2 Django框架 3 2.3 Mysql数据库 4 2.4 协同过滤推荐算法 4 第三章 系统分析 6 3.1可行性分析 6 3.1.1操作可行性 6 3.1.2经济可行性 6 3.1.3技术可行性 6 3.2 需求分析 6 3.2.1非功能性需求 6 3.2.2功能需求 7 3.3 系统用例 7 3.3.1 会员功能需求 7 3.3.2 管理员功能需求 8 第四章 系统设计 10 4.1系统详细设计 10 4.1.1功能设计 10 4.2.2电影推荐设计 11 4.2 数据库设计 13 4.2.1逻辑结构设计 13 4.2.2物理结构设计 13 第五章 系统实现 22 5.1 运行环境 22 5.2 后台管理功能实现 23 5.2.1管理员登录 23 5.2.2管理主界面 23 5.2.3电影类型管理 24 5.2.3电影管理 24 5.2.4用户管理 25 5.2.5可视化大屏实现 26 5.3 前台用户功能实现 26 5.3.1会员注册 26 5.3.2会员登录 27 5.3.3电影查看 28 5.3.4用户评论 29 第六章 系统测试 30 6.1 测试目的 30 6.2 功能测试 30 6.3 测试总结 31 总结 32 参考文献 33 谢 辞 34
通过深入调研电影公司，发现基于Python的个性化电影推荐系统需要满足两大核心功能：基本电影推荐服务和对会员的在线评价业务。为此，该系统针对两种用户角色进行了功能划分，分别是会员和管理员。 管理员，即电影公司管理人员或操作员，主要通过该系统进行日常的电影信息管理。这包括发布电影类型、爬取相关电影信息以及通过豆瓣电影网进行数据分析。 面向前台会员，该系统提供了一系列功能。会员可以查询所有电影信息列表，观看新片的介绍，并在电影详情页面进行评分。在进行评分之前，用户需要先完成登录操作。在会员的个人中心，可以查看所有的历史评分记录。此外，系统还为会员推荐最新和最受欢迎的电影，并允许查看电影公司的电影资讯，了解当前电影的详细介绍等。 综上所述，基于Python的个性化电影推荐系统不仅满足了电影公司的基本需求，还为会员提供了丰富的功能体验，从而提升了电影的推广效果和用户满意度。
