Springboot计算机毕业设计面向影视人群的特色推荐系统2o9bg

最新推荐文章于 2024-11-26 09:51:55 发布

cccc_cz

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文章标签： spring boot 课程设计后端

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Springboot计算机毕业设计面向影视人群的特色推荐系统2o9bg

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

项目功能：

用户,影视信息,影视分类

开题报告内容

一、项目背景与意义

随着互联网的快速发展，影视资源日益丰富，观众在选择观看内容时面临着海量选择。为了帮助影视人群更快速、精准地找到符合自己喜好的影视作品，本项目旨在设计并实现一个基于Spring Boot的特色推荐系统。该系统通过挖掘用户行为数据和影视信息，结合先进的推荐算法，为用户提供个性化的影视推荐服务，从而提高用户观影体验，促进影视资源的有效利用。

二、研究内容

本项目将围绕以下几个核心内容进行研究和开发：

用户需求分析：调研影视人群的需求特点，包括观影偏好、观影习惯等，为系统设计和算法优化提供依据。
影视信息采集与处理：从各大影视平台获取影视资源信息，包括影片名称、导演、演员、类型、评分等，并进行数据清洗和规范化处理。
影视分类体系构建：根据影视内容的特点，构建科学合理的影视分类体系，便于用户按类别筛选和推荐系统按类别推荐。
推荐算法研究与实现：研究并实现多种推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐等，结合用户行为数据和影视信息，为用户提供个性化的推荐服务。
系统设计与实现：采用Spring Boot框架，结合前端技术，设计并实现一个功能完善的推荐系统，包括用户注册与登录、影视资源浏览与搜索、个性化推荐等功能。

三、技术选型

本项目将采用以下技术栈进行开发：

后端技术：Spring Boot框架，提供全面的核心容器管理，简化配置，提高开发效率。
前端技术：Vue.js或React等现代前端框架，用于构建用户友好的操作界面。
数据库：MySQL或MongoDB等数据库，用于存储用户信息、影视信息和推荐结果等数据。
推荐算法库：Apache Mahout、TensorFlow等机器学习库，用于实现推荐算法。

四、系统架构与模块设计

系统采用B/S（浏览器/服务器）架构，前端通过Vue.js或React等框架实现用户界面，后端采用Spring Boot构建服务层，数据库选用MySQL或MongoDB进行数据存储。系统主要模块包括：

用户管理模块：实现用户注册、登录、个人信息管理等功能。
影视资源管理模块：实现影视信息的采集、存储、查询和更新等功能。
影视分类管理模块：构建并管理影视分类体系，支持按类别筛选影视资源。
推荐服务模块：根据用户行为数据和影视信息，实现个性化推荐服务，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐等。
系统管理模块：实现系统日志管理、用户权限管理等功能，保障系统安全稳定运行。

进度安排：

2024年09月07日—2024年11月30日：查阅和收集课题相关资料，进行市场调研，确定选题；

2024年12月01日—2024年12月31日：进一步查阅资料，撰写开题报告，准备开题、答辩；

2025年01月01日—2025年03月06日：系统规划、整体规划、详细设计、编写代码；

2025年03月07日—2025年04月18日：系统测试；

2025年04月19日—2025年04月28日：撰写毕业论文；

2025年04月29日—2025年05月09日：修改论文并提交论文正稿；

2025年05月10日—2025年05月22日：由指导老师评阅，修改完善论文，准备毕业答辩。

参考文献：

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以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！

系统技术栈：

前端技术栈

Vue.js 是一个流行的JavaScript框架，广泛应用于构建用户界面。结合Spring Boot，可以实现前后端分离的架构。