【毕设】Python构建基于TMDB电影推荐系统

个性化电影推荐系统

这是一个基于FastAPI开发的现代化电影推荐系统，结合了协同过滤和深度学习技术，为用户提供个性化的电影推荐服务。

主要功能

• 🎯 个性化电影推荐
• 🔍 电影搜索与浏览
• ⭐ 电影评分系统
• 💝 收藏夹功能
• 📊 用户行为分析
• 🔐 用户认证系统

技术栈

• 后端框架: FastAPI
• 数据库: SQLite
• 前端模板: Jinja2
• 推荐算法: 协同过滤 + 深度学习
• 数据分析: Pandas
• UI框架: Bootstrap

系统架构

系统主要由以下几个部分组成：

1. 用户界面层

   • 电影浏览页面
   • 推荐页面
   • 个人收藏页面
   • 数据分析页面

2. 业务逻辑层

   • 用户管理
   • 推荐引擎
   • 评分系统
   • 数据分析模块

3. 数据层

   • 用户数据
   • 电影数据
   • 评分数据
   • 推荐模型

系统截图

安装与运行

1. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

2. 运行应用：

python main.py

应用将在 http://localhost:8000 启动

数据集

系统使用MovieLens数据集，包含：

• 电影基本信息
• 用户信息
• 用户评分数据

推荐系统工作流程

1. 数据收集：收集用户对电影的评分和行为数据
2. 数据处理：清洗和预处理用户行为数据
3. 模型训练：基于用户行为训练推荐模型
4. 生成推荐：根据用户兴趣生成个性化推荐
5. 结果展示：以用户友好的方式展示推荐结果

主要特性

• 实时推荐更新
• 智能搜索功能
• 用户行为分析
• 直观的数据可视化
• 响应式界面设计
• 安全的用户认证

系统要求

• Python 3.7+
• FastAPI
• SQLite3
• 其他依赖见 requirements.txt

项目结构

MovieRecommendations/
├── data/                # 数据文件
├── model/              # 模型文件
├── static/             # 静态资源
├── templates/          # HTML模板
├── main.py            # 主应用程序
├── database.py        # 数据库操作
├── recommender.py     # 推荐系统核心
└── requirements.txt   # 项目依赖