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最新推荐文章于 2025-07-17 00:29:58 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-17 00:29:58 发布 · 808 阅读

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#大数据 #课程设计 #机器学习 #深度学习 #vue.js #django #毕业设计

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介绍资料

开题报告：基于Django与Vue.js的电影推荐系统设计与实现

一、选题背景与意义

1.1 研究背景

随着流媒体平台的普及（如Netflix、爱奇艺），电影内容呈指数级增长，用户面临“信息过载”问题。传统推荐系统多依赖协同过滤算法，存在冷启动、数据稀疏性等局限性，且前端交互单一，难以满足个性化需求。本课题结合Django（后端）与Vue.js（前端）技术栈，构建一个基于多维度特征融合与深度学习的电影推荐系统，旨在提升推荐精准度与用户体验。

1.2 研究意义

理论意义：探索混合推荐算法（协同过滤+内容过滤+深度学习）在影视领域的应用，优化特征提取与模型融合策略。
实践意义：通过前后端分离架构提升系统扩展性，为影视平台提供可复用的技术方案，助力内容分发效率提升。

二、国内外研究现状

2.1 推荐系统技术演进

传统算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）在MovieLens数据集上准确率约75%，但存在冷启动问题（如新用户/新电影）。
深度学习应用：YouTube的深度神经网络推荐模型（DNN）通过嵌入层处理用户历史行为，点击率提升10%；Netflix的Wide & Deep模型结合记忆与泛化能力，观看时长增加5%。
混合推荐：结合矩阵分解（MF）与卷积神经网络（CNN）的模型在豆瓣电影数据集上F1值达0.82，优于单一算法。

2.2 前后端技术栈

Django优势：内置ORM、Admin后台与REST框架（DRF），适合快速开发API服务，GitHub上教育类项目使用率超40%。
Vue.js生态：组件化开发提升代码复用率，结合Element UI可快速构建响应式界面，国内主流平台（如美团）广泛采用。

2.3 现有系统不足

算法层面：多数系统仅使用单一算法，未充分利用电影元数据（如类型、导演、评分分布）。
交互层面：前端多为静态列表展示，缺乏动态筛选与可视化分析功能。

三、研究内容与技术路线

3.1 系统功能模块

用户模块：注册/登录、个人信息管理、观看历史记录。
电影模块：电影详情展示（海报、剧情、演员）、多维度筛选（类型、年份、评分）。
推荐模块：
- 基于用户的协同过滤（UserCF）
- 基于电影内容的推荐（TF-IDF提取关键词）
- 基于深度学习的推荐（Neural Collaborative Filtering, NCF）
交互模块：推荐结果可视化（词云、雷达图）、实时反馈（点赞/踩）。

3.2 技术选型

后端：
- 框架：Django 4.2 + Django REST Framework（DRF）
- 数据库：PostgreSQL（关系型） + Redis（缓存）
- 算法库：Scikit-learn（特征工程） + TensorFlow（深度学习模型）
前端：
- 框架：Vue 3.0 + Vue Router + Pinia（状态管理）
- UI库：Element Plus + ECharts（可视化）
- 构建工具：Vite
部署：Docker容器化 + Nginx反向代理

3.3 技术路线

数据采集与预处理：
- 数据源：MovieLens 25M数据集（包含用户评分、电影元数据） + 爬取豆瓣电影API补充详情。
- 清洗：去除评分少于5条的用户与电影，填充缺失值（均值插补）。
- 特征工程：提取用户评分分布、电影类型向量（One-Hot编码）。
推荐算法实现：
- UserCF：计算用户相似度（余弦相似度），生成Top-N推荐列表。
- 内容过滤：基于TF-IDF提取电影关键词，匹配用户历史偏好。
- NCF模型：
  - 输入层：用户ID与电影ID的嵌入向量（Embedding）。
  - 隐藏层：多层感知机（MLP）捕捉非线性特征交互。
  - 输出层：预测评分（1-5分）。
- 混合策略：加权融合UserCF与NCF结果（权重通过网格搜索优化）。
前后端交互设计：
- RESTful API规范：定义用户、电影、推荐接口（如GET /api/movies/recommend/{user_id}）。
- 实时通信：通过WebSocket实现用户行为反馈（如点击“不感兴趣”后立即更新推荐列表）。
系统优化：
- 缓存策略：Redis存储热门电影与用户推荐结果，响应时间从500ms降至100ms。
- 异步任务：Celery处理模型训练与数据更新，避免阻塞主线程。

四、预期成果与创新点

4.1 预期成果

完成一个可运行的电影推荐系统，支持注册用户数≥1000，电影库规模≥10000部。
推荐准确率（Precision@10）较传统UserCF提升15%，冷启动问题覆盖率降低30%。
前端响应时间≤200ms，支持移动端（H5）与PC端适配。

4.2 创新点

算法创新：提出“UserCF+NCF”混合模型，结合协同过滤的泛化能力与深度学习的特征提取优势。
交互创新：引入ECharts实现推荐结果可视化（如用户兴趣分布雷达图），支持动态筛选（拖拽滑块调整评分范围）。
架构创新：采用Django+Vue.js前后端分离架构，通过DRF生成标准化API，便于与其他系统（如支付、评论）集成。

五、进度安排

阶段	时间节点	任务内容
需求分析	第1-2周	调研用户需求，完成PRD文档
技术设计	第3-4周	设计数据库ER图、API接口规范
算法实现	第5-8周	完成UserCF、NCF模型开发与测试
前端开发	第9-12周	实现电影列表、推荐页面与交互功能
系统集成	第13-14周	前后端联调，优化性能与兼容性
测试部署	第15-16周	压力测试、Docker部署与文档编写

六、参考文献

[1] Koren Y, Bell R, Volinsky C. Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems[J]. Computer, 2009, 42(8): 30-37.
[2] He X, Liao L, Zhang H, et al. Neural Collaborative Filtering[C]. Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web. 2017: 173-182.
[3] 邓爱林, 朱扬勇, 施伯乐. 基于项目评分预测的协同过滤推荐算法[J]. 计算机学报, 2004, 27(10): 1420-1426.
[4] Django官方文档. Django documentation | Django documentation | Django
[5] Vue.js官方文档. https://vuejs.org/