基于协同过滤算法的电影推荐系统

项目介绍

随着数字娱乐的快速发展，电影作为一种重要的文化娱乐形式，其数量呈现爆炸性增长。为了更好地满足用户的个性化观影需求，提升用户体验，我们计划开发一款基于协同过滤算法的电影推荐系统。该系统能够通过对用户观影历史、喜好以及评分等画像数据的分析，为用户提供精准的电影推荐服务，同时还有数据报表功能，能够像体统的管理者提供全面的系统情况分析。

技术介绍

开发工具 Jupyter Notebook,Navicat Preminu

技术运用 Python 3.9

运行环境 Windows10

数 据 库 MySQL

相关组件 Flask, Bootstrap, Echarts, scikit-learn, jquery

项目实现

1.用户中心模块：登录，注册，用户中心，忘记密码，偏好设置，个人信息，我的收藏，我的评价。

2.门户首页模块：搜索栏，轮播图，导航栏，电影推荐，电影分类。

3.电影详情模块：标题(顶部)，播放(中部)，电影推荐系统，介绍，点赞，收藏，评价及评分，换一批。

4.运营数据报表模块：数据总览，用户行为报表，影库分析报表，模型评估报表。

用户中心模块

登录功能

登录部分支持用户使用自己的用户名和密码进行登录，同时支持忘记密码功能。

注册功能

支持用户根据用户名和自己的邮箱并设置密码创建用户。