spark 电影推荐系统-计算机毕业设计源码91777

摘 要

随着大数据技术的快速发展和普及，电影推荐系统在互联网应用中扮演着越来越重要的角色。传统的基于协同过滤的推荐系统在处理大规模数据时存在效率低下的问题，而基于Spark大数据平台、Python编程语言和MySQL数据库的电影推荐系统能够有效处理海量数据，提高推荐的准确性和效率。因此，本研究基于这些技术，旨在设计并实现一套高效的电影推荐系统，为用户提供个性化的推荐服务，提升用户体验和满意度。

本研究基于Spark大数据平台、Python编程语言和MySQL数据库，设计并实现了一套电影推荐系统，旨在为用户提供个性化的电影推荐服务。该系统包括登录、系统用户管理、电影信息管理、热门电影管理、系统管理、公告信息管理、资源管理和后台首页等功能模块。通过对用户的历史行为数据和电影内容信息进行分析和处理，系统能够实现精准的电影推荐，提升用户体验和满意度。本研究将深入探讨Spark大数据平台、Python编程语言和MySQL数据库在电影推荐系统中的应用，评估系统的性能和效果，为电影推荐系统的研究和实践提供有益参考。

关键词：Python语言；spark框架；电影推荐系统研究与应用；大数据

Abstract

With the rapid development and popularization of big data technology, movie recommendation systems are playing an increasingly important role in Internet applications. Traditional collaborative filtering based recommendation systems have the problem of low efficiency in processing large-scale data, while movie recommendation systems based on Spark big data platform, Python programming language, and MySQL database can effectively process massive data, improve the accuracy and efficiency of recommendations. Therefore, based on these technologies, this study aims to design and implement an efficient movie recommendation system to provide personalized recommendation services for users, improve user experience and satisfaction.

This study designs and implements a movie recommendation system based on the Spark big data platform, Python programming language, and MySQL database, aiming to provide users with personalized movie recommendation services. The system includes functional modules such as login, system user management, movie information management, popular movie management, system management, announcement information management, resource management, and backend homepage. By analyzing and processing user historical behavior data and movie content information, the system can achieve accurate movie recommendations, improve user experience and satisfaction. This study will delve into the application of Spark big data platform, Python programming language, and MySQL database in movie recommendation systems, evaluate the performance and effectiveness of the system, and provide useful references for the research and practice of movie recommendation systems.

Keywords: Python language; Spark framework; Research and application of movie recommendation systems; Big data

目  录

第1章 绪论

1.1 选题背景

1.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

第2章 相关技术介绍

2.1 Python编程语言

2.2 spark介绍

2.3 大数据技术

第3章 系统分析

3.1 可行性分析

3.1.1 操作可行性

3.1.2 技术可行性

3.1.3 运行可行性

3.2 系统功能需求

3.3 系统业务流程分析

第4章 系统设计

4.1 总体结构设计

4.2 数据库设计

4.2.1 概念设计

4.2.2 逻辑设计

第5章 系统实现

5.1 登录模块的实现

5.2 用户模块的实现

5.2.1 注册模块的实现

5.2.2 电影咨讯

5.2.3 热门电影

5.3 管理员模块的实现

5.3.1 电影信息管理

5.3.2 系统管理

5.3.3 资源管理

5.3.4 后台首页

第6章 系统测试

6.1 测试过程

6.2 兼容性测试

6.3 测试用例

6.4 测试结果

结  论

参考文献

      致  谢

1. 绪论
   1. 选题背景

随着互联网的快速发展和普及，人们对个性化推荐系统的需求日益增加。电影推荐系统作为个性化推荐系统的一个重要应用领域，对于提升用户体验、增加用户粘性具有重要意义。传统的电影推荐系统在处理大规模数据时存在效率低下和准确性不高的问题，而基于大数据技术和机器学习算法的电影推荐系统能够更好地解决这些问题，提高推荐的准确性和效率。因此，本研究选取基于Spark大数据平台、Python编程语言和MySQL数据库的电影推荐系统作为研究对象，旨在探讨如何利用这些先进技术和工具，设计并实现一套高效的电影推荐系统，为用户提供个性化、精准的推荐服务，提升用户体验和满意度。通过对电影推荐系统的研究与应用，旨在推动个性化推荐技术的发展，促进电影产业的数字化转型，为用户提供更优质的服务体验。

1. 1. 研究意义

随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，大数据技术作为一种强大的数据处理和分析工具，正逐渐渗透到各个行业和领域，包括娱乐产业。在电影产业中，大数据技术的应用已经成为提升用户体验、优化资源配置和推动产业发展的重要手段。

电影推荐系统作为大数据技术在娱乐产业中的重要应用领域，具有巨大的潜力和价值。通过大数据技术，电影推荐系统能够收集、存储和分析海量用户数据，包括用户的观影历史、评分偏好、点击行为等，从而深入了解用户的喜好和需求。基于这些数据，系统可以实现个性化推荐，为用户提供符合其口味的电影推荐，提升用户体验和满意度。

此外，大数据技术还可以帮助电影产业更好地了解市场需求和用户趋势，优化资源配置和制作决策。通过分析用户行为和偏好数据，电影公司可以更准确地把握观众喜好，制作更受欢迎的影视作品，提高票房收入和市场竞争力。同时，大数据技术还可以帮助电影公司进行市场营销和推广策略的优化，提高宣传效果和用户参与度。

基于Spark大数据平台、Python编程语言和MySQL数据库的电影推荐系统的研究与应用，将进一步探索大数据技术在电影推荐领域的应用潜力。通过深入研究和实践，我们可以更好地利用大数据技术，推动电影产业的数字化转型，提升用户体验，优化资源配置，促进产业发展，为用户提供更丰富、个性化的电影观影体验。大数据技术在电影推荐系统中的应用，将为电影产业带来新的发展机遇和挑战，推动产业向着更加智能化、个性化的方向发展。

1. 1. 国内外研究现状

国内研究现状：

在国内，电影推荐系统的研究和实践也取得了显著进展。知名的电影推荐系统网站包括豆瓣电影、腾讯视频、爱奇艺等。豆瓣电影作为国内颇具影响力的电影评分和推荐平台，通过用户评分、评论和标签等信息，为用户提供个性化的电影推荐服务。腾讯视频和爱奇艺等视频平台也拥有强大的推荐系统，通过用户观看历史和行为数据，为用户推荐符合其喜好的影视内容，提升用户体验和观影满意度。

国外研究现状：

在国外，许多知名的电影推荐系统网站应用了先进的推荐技术，为用户提供个性化的推荐服务。其中，Netflix和IMDb等电影网站是国际上备受关注的电影推荐平台。Netflix通过分析用户的观影历史和评分数据，采用先进的推荐算法，为用户推荐个性化的电影和电视剧。IMDb作为全球最大的电影数据库和评分平台，为用户提供了丰富的电影信息和推荐服务，帮助用户发现符合其口味的影视作品。

这些国内外知名的电影推荐系统网站，通过大数据技术和机器学习算法，实现了个性化推荐服务，提升了用户体验和满意度。它们的成功经验和先进技术为电影推荐系统的研究和应用提供了宝贵的参考和借鉴，促进了电影产业的数字化转型和用户体验的提升。通过借鉴和学习这些成功案例，可以进一步推动电影推荐系统的发展，提高推荐的准确性和个性化程度，满足用户对个性化推荐的需求。

1. 相关技术介绍
   1. Python编程语言

早在上个世纪90年代，Python就由詹姆斯·高斯林进行开发，自诞生之日起，Python就一直深深的受到了程序开发者的广泛喜爱，它作为计算机主要的编程语言，一直到今。Python语言是真的是一种纯面向对象的计算机语言，在Python的世界中，所有的方法、数据类型、符号等都是以类的方式存在的，最顶层的就是Object，所有的类都是对object的继承。继承是Python中的核心思想，与C语言不同的是，子类只有一个父类，这样的好处就是操作更加的简便，让人更容易理解，在代码的书写上也会容易较多。Python另外一个特性就是多态性，调用父类接口的方法可以实现子类的实现，这样的好处就是很好的对实现方法进行了隐藏（封装），而且又能够把API进行公开，一举两得。接口思想很好的诠释了想象对象的思想，让面向对象编程渐渐转向面向接口编程。如今，随着编程思想的继续发展，Python也加入了一些函数式编程的思想，这样的好处就是让编程代码更加的简洁与方便。本管理系统采用Python编程语言进行后台的开发，一是鉴于标准化制定以后，Python语言常用于大型商业应用程序后台系统中，生态稳定；二是也希望通过本系统的开发提高自己编写Python代码的能力。

1. 1. spark介绍

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能够紧密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

1. 1. 大数据技术

大数据技术是指用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。在电影推荐系统中，大数据技术发挥着重要作用，帮助系统处理海量用户数据和电影信息，实现个性化推荐和优化用户体验。以下是大数据技术在电影推荐系统中的应用：

数据采集和存储：大数据技术可以帮助电影推荐系统高效地采集、存储和管理海量的用户数据和电影信息。通过分布式存储系统Spark和分布式数据库MySQL，系统能够处理大规模数据并实现快速访问。

数据清洗和预处理：大数据技术可以对原始数据进行清洗、去重和预处理，提高数据质量和准确性。通过数据清洗和预处理，可以消除数据中的噪声和错误，为后续的分析和建模提供高质量的数据基础。

数据分析和挖掘：大数据技术包括数据分析和挖掘工具，如Spark和Hive，能够帮助系统分析用户行为、偏好和电影内容信息，发现隐藏在数据背后的规律和模式，为推荐算法提供支持。

推荐算法：实现个性化推荐。通过协同过滤推荐算法，系统可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐符合其口味的电影和影视作品。

1. 系统分析
   1. 可行性分析

为了迎合当今社会的现况，便于在市场中打开局面、占有一席之地；在大数据时代下，所有的信息化资源全部都是共享资源、为了长远性考虑，对此需要考虑如何推动整体的系统开发实现标准化。保证系统成功，所以就必须从效益、技术等上面做可行性报告研究。

1. 1. 1. 操作可行性

基于大数据平台的电影推荐系统研究与应用的注册与登陆页面设计简洁容易应用，可以通过最常见的页面窗口来登录页面，并利用过计算机实现登录功能，因此使用者只要平时利用过计算机都可以实现登录应用。此操作系统的研发工作环境运用了Python技术，并运用了B/S结构，这些研发工作环境都使得此系统功能更为完整，使整个设计更为个性化，使用者功能也更为简洁方便。本基于大数据平台的电影推荐系统研究与应用具备了易于运行、容易管理、交互性较好的优点，在实际操作上也是非常简单的。因此，本基于大数据平台的电影推荐系统研究与应用也可进行商业设计。

1. 1. 1. 技术可行性

采用Spark大数据平台、MySQL数据库和可视化大屏技术在电影推荐系统中具有较高的技术可行性。Spark提供高性能的数据处理能力，结合MySQL数据库实现数据存储和管理。可视化大屏技术能直观展示数据分析结果和推荐信息，提高用户体验。这些技术的结合将为系统提供强大的数据处理和存储能力，支持个性化推荐和用户交互，促进电影产业的数字化转型和发展。

1. 1. 1. 运行可行性

正因为本系统是在服务器的基础上开发的，系统开发成功以后，用户无需导航指导便可自己上手进行操作。系统一经开发测试后，在计算机移动客户端能上网的情况下，只需在浏览器里完成所有可用操作，也无需配置复杂的使用环境，只需一个网址便可进入系统。

1. 1. 系统功能需求

用户用例图如下所示。

图4-1 用户用例图

管理员用例图如下所示。

图4-2 管理员用例图

表4-3 公告浏览用例描述

描述项	说明
用例名称	公告查询
用例描述	用户可以查看公告的详情
参与者	用户
前置条件	使用者是普通用户类型并成功进入该系统
后置条件	浏览成功
主事件流	（1）用户可以浏览公告的模块、公告的内容 （2）用户点击公告可以对公告进行详情阅读
异常事件流	e1.报500错误 e2.数据库连接异常

表4-4 个人信息管理用例描述

用例名称	管理和修改个人信息
参与者	用户
描述	用户查看、修改个人信息
前置条件	用户已登录到系统中
后置条件	无
事件流	（1）用户查看个人信息 （2）用户修改个人信息
补充说明	（a）用户可修改密码 （b）用户可修改个人资料，例如姓名，头像等

表4-5 用户管理用例描述

描述项	说明
用例名称	用户操作
用例描述	管理员正确登录后台管理的条件下，对用户进行管理
参与者	管理员
前置条件	管理员登录成功并跳转到后台主界面
后置条件	操作成功
主事件流	管理员跳转用户管理页面，查询用户详情的信息 管理员可以删除用户信息
异常事件流	e1.报500错误 e2.数据库连接异常

表4-6数据信息管理用例描述

描述项	说明
用例名称	数据信息操作
用例描述	管理员正确登录后台管理的条件下，对数据信息模块进行管理
参与者	管理员
前置条件	管理员成功登录
后置条件	操作成功
主事件流	（1）管理员进入数据信息管理页面，查询数据信息的信息 （2）管理员可以对数据信息进行增删除和编辑数据信息操作 （3）管理员新增数据信息，添加成功跳转到查询页面
异常事件流	e1.报500错误 e2.数据库连接异常

1. 1. 系统业务流程分析

管理员权限下的工作流程主要为：管理员通过系统界面提供登录按钮并点击，转入管理员登录界面，并在界面上填入相应的管理员账户和管理员密码，进入管理员权限下的后台系统，并且在系统左侧导航条设置了相应的操作功能。

用户权限下的工作流程主要为：用户通过系统提供的注册功能，进行身份验证并注册，而后在登录界面进行个人身份验证，并且进入用户的个人后台界面，并进行相应的操作。

基于大数据平台的电影推荐系统研究与应用的业务流程如下图所示。

图4-7 系统业务流程图

1. 系统设计
   1. 总体结构设计

层次框图是一系列由多层矩形框架组成的树，其顶部为矩形框架，表示整个数据结构，下方的长方形立方体表示独立的数据，下方的长方形表示该数据的实际数据（不能进行分割）。由于这个架构的精炼，层级方块图描述的资料结构也愈加详尽，这个模型很好地满足了需求分析的要求。首先对最上层的信息进行分类，然后在图表中的每个路径上重复地进行优化，直至完整的数据结构被确定。

这个系统由两个模块组成，一是管理员，二是普通用户，这两个部分看起来是独立的，实际上却是连接着数据库，每个模块都有自己的权限，唯一不同的，就是访问的方式不同。在调研资料的基础上，完成了各个模块的功能。在对上述功能进行分析的基础上，本系统提出了两个主要的模块，每个单元可划分为若干小单元。

系统的功能结构图如下图所示。

图4-8系统功能结构图

1. 1. 数据库设计
      1. 概念设计

基于大数据平台的电影推荐系统研究与应用总体ER图如下图所示。

图4-9 总体ER图

1. 1. 1. 逻辑设计

所有系统的应用数据相互区分。一旦在相应的系统中实现，它们将与自己相应的网络和服务器通信。所以这个系统可以连接这些数据。当我们选择桥梁截面时，以下将简要介绍如何建立系统。在单击上一个按键的时候，就会自动在对话框中弹出数据源的名字，之后再单击下一个按键时，就在填写相对应的身份验证和登录信息。按照系统功能设计的特点与职能模块的分类，基于大数据平台的电影推荐系统研究与应用的总体设计和实施过程一共涉及到了几个资料表格。

以下就介绍了一些根据各类别主要数据库表的设计结构以及基本功能建立数据库表:

表access_token (登陆访问时长)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	token_id	int	10	0	N	Y		临时访问牌ID
2	token	varchar	64	0	Y	N		临时访问牌
3	info	text	65535	0	Y	N
4	maxage	int	10	0	N	N	2	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
6	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
7	user_id	int	10	0	N	N	0	用户编号:

表article (文章：用于内容管理系统的文章)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	article_id	mediumint	8	0	N	Y		文章id：[0,8388607]
2	title	varchar	125	0	N	Y		标题：[0,125]用于文章和html的title标签中
3	type	varchar	64	0	N	N	0	文章分类：[0,1000]用来搜索指定类型的文章
4	hits	int	10	0	N	N	0	点击数：[0,1000000000]访问这篇文章的人次
5	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
6	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
7	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
8	source	varchar	255	0	Y	N		来源：[0,255]文章的出处
9	url	varchar	255	0	Y	N		来源地址：[0,255]用于跳转到发布该文章的网站
10	tag	varchar	255	0	Y	N		标签：[0,255]用于标注文章所属相关内容，多个标签用空格隔开
11	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文：文章的主体内容
12	img	varchar	255	0	Y	N		封面图
13	description	text	65535	0	Y	N		文章描述

表article_type (文章分类)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	type_id	smallint	5	0	N	Y		分类ID：[0,10000]
2	display	smallint	5	0	N	N	100	显示顺序：[0,1000]决定分类显示的先后顺序
3	name	varchar	16	0	N	N		分类名称：[2,16]
4	father_id	smallint	5	0	N	N	0	上级分类ID：[0,32767]
5	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该分类的作用
6	icon	text	65535	0	Y	N		分类图标：
7	url	varchar	255	0	Y	N		外链地址：[0,255]如果该分类是跳转到其他网站的情况下，就在该URL上设置
8	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表auth (用户权限管理)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	auth_id	int	10	0	N	Y		授权ID：
2	user_group	varchar	64	0	Y	N		用户组：
3	mod_name	varchar	64	0	Y	N		模块名：
4	table_name	varchar	64	0	Y	N		表名：
5	page_title	varchar	255	0	Y	N		页面标题：
6	path	varchar	255	0	Y	N		路由路径：
7	position	varchar	32	0	Y	N		位置：
8	mode	varchar	32	0	N	N	_blank	跳转方式：
9	add	tinyint	3	0	N	N	1	是否可增加：
10	del	tinyint	3	0	N	N	1	是否可删除：
11	set	tinyint	3	0	N	N	1	是否可修改：
12	get	tinyint	3	0	N	N	1	是否可查看：
13	field_add	text	65535	0	Y	N		添加字段：
14	field_set	text	65535	0	Y	N		修改字段：
15	field_get	text	65535	0	Y	N		查询字段：
16	table_nav_name	varchar	500	0	Y	N		跨表导航名称：
17	table_nav	varchar	500	0	Y	N		跨表导航：
18	option	text	65535	0	Y	N		配置：
19	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
20	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表collect (收藏)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	collect_id	int	10	0	N	Y		收藏ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	收藏人ID：
3	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
4	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
5	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
6	title	varchar	255	0	Y	N		标题：
7	img	varchar	255	0	Y	N		封面：
8	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
9	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表comment (评论)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	comment_id	int	10	0	N	Y		评论ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	评论人ID：
3	reply_to_id	int	10	0	N	N	0	回复评论ID：空为0
4	content	longtext	2147483647	0	Y	N		内容：
5	nickname	varchar	255	0	Y	N		昵称：
6	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
9	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
10	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
11	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表hits (用户点击)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	hits_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：

表movie_information (电影信息)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	movie_information_id	int	10	0	N	Y		电影信息ID
2	movie_title	varchar	64	0	Y	N		电影名称
3	movie_genre	varchar	64	0	Y	N		电影类型
4	movie_ratings	varchar	64	0	Y	N		电影评分
5	movie_ranking	varchar	64	0	Y	N		电影排名
6	film_region	varchar	64	0	Y	N		电影地区
7	release_date	varchar	64	0	Y	N		发布日期
8	number_of_actors	varchar	64	0	Y	N		演员数量
9	number_of_votes_cast	varchar	64	0	Y	N		投票数量
10	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
11	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表notice (公告)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	notice_id	mediumint	8	0	N	Y		公告id：
2	title	varchar	125	0	N	N		标题：
3	content	longtext	2147483647	0	Y	N		正文：
4	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
5	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表popular_movies (热门电影)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	popular_movies_id	int	10	0	N	Y		热门电影ID
2	movie_title	varchar	64	0	Y	N		电影名称
3	movie_genre	varchar	64	0	Y	N		电影类型
4	cover_photo	varchar	255	0	Y	N		封面图片
5	movie_ratings	varchar	64	0	Y	N		电影评分
6	movie_ranking	varchar	64	0	Y	N		电影排名
7	film_region	varchar	64	0	Y	N		电影地区
8	release_date	varchar	64	0	Y	N		发布日期
9	number_of_actors	varchar	64	0	Y	N		演员数量
10	number_of_votes_cast	varchar	64	0	Y	N		投票数量
11	hits	int	10	0	N	N	0	点击数
12	praise_len	int	10	0	N	N	0	点赞数
13	recommend	int	10	0	N	N	0	智能推荐
14	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
15	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表praise (点赞)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	praise_id	int	10	0	N	Y		点赞ID：
2	user_id	int	10	0	N	N	0	点赞人：
3	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
4	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
8	status	bit	1	0	N	N	1	点赞状态:1为点赞，0已取消

表regular_users (普通用户)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	regular_users_id	int	10	0	N	Y		普通用户ID
2	user_name	varchar	64	0	Y	N		用户姓名
3	user_age	varchar	64	0	Y	N		用户年龄
4	user_gender	varchar	64	0	Y	N		用户性别
5	examine_state	varchar	16	0	N	N	已通过	审核状态
6	user_id	int	10	0	N	N	0	用户ID
7	create_time	datetime	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间

表slides (轮播图)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	slides_id	int	10	0	N	Y		轮播图ID：
2	title	varchar	64	0	Y	N		标题：
3	content	varchar	255	0	Y	N		内容：
4	url	varchar	255	0	Y	N		链接：
5	img	varchar	255	0	Y	N		轮播图：
6	hits	int	10	0	N	N	0	点击量：
7	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
8	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

表upload (文件上传)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	upload_id	int	10	0	N	Y		上传ID
2	name	varchar	64	0	Y	N		文件名
3	path	varchar	255	0	Y	N		访问路径
4	file	varchar	255	0	Y	N		文件路径
5	display	varchar	255	0	Y	N		显示顺序
6	father_id	int	10	0	Y	N	0	父级ID
7	dir	varchar	255	0	Y	N		文件夹
8	type	varchar	32	0	Y	N		文件类型

表user (用户账户：用于保存用户登录信息)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	user_id	mediumint	8	0	N	Y		用户ID：[0,8388607]用户获取其他与用户相关的数据
2	state	smallint	5	0	N	N	1	账户状态：[0,10](1可用|2异常|3已冻结|4已注销)
3	user_group	varchar	32	0	Y	N		所在用户组：[0,32767]决定用户身份和权限
4	login_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	上次登录时间：
5	phone	varchar	11	0	Y	N		手机号码：[0,11]用户的手机号码，用于找回密码时或登录时
6	phone_state	smallint	5	0	N	N	0	手机认证：[0,1](0未认证|1审核中|2已认证)
7	username	varchar	16	0	N	N		用户名：[0,16]用户登录时所用的账户名称
8	nickname	varchar	16	0	Y	N		昵称：[0,16]
9	password	varchar	64	0	N	N		密码：[0,32]用户登录所需的密码，由6-16位数字或英文组成
10	email	varchar	64	0	Y	N		邮箱：[0,64]用户的邮箱，用于找回密码时或登录时
11	email_state	smallint	5	0	N	N	0	邮箱认证：[0,1](0未认证|1审核中|2已认证)
12	avatar	varchar	255	0	Y	N		头像地址：[0,255]
13	open_id	varchar	255	0	Y	N		针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
15	vip_level	varchar	255	0	Y	N		会员等级
16	vip_discount	double	11	2	Y	N	0.00	会员折扣

表user_group (用户组：用于用户前端身份和鉴权)

编号	名称	数据类型	长度	小数位	允许空值	主键	默认值	说明
1	group_id	mediumint	8	0	N	Y		用户组ID：[0,8388607]
2	display	smallint	5	0	N	N	100	显示顺序：[0,1000]
3	name	varchar	16	0	N	N		名称：[0,16]
4	description	varchar	255	0	Y	N		描述：[0,255]描述该用户组的特点或权限范围
5	source_table	varchar	255	0	Y	N		来源表：
6	source_field	varchar	255	0	Y	N		来源字段：
7	source_id	int	10	0	N	N	0	来源ID：
8	register	smallint	5	0	Y	N	0	注册位置:
9	create_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	创建时间：
10	update_time	timestamp	19	0	N	N	CURRENT_TIMESTAMP	更新时间：

1. 系统实现
   1. 登录模块的实现

用户登录的验证将不再局限于登录信息和权限的匹配验证，而是另外增加了一个验证码，只有界面上所有的编辑框数据都准确的情况下才能实现登录成功。管理员的登录和前台用户登录是一样的过程，其主要就是利用权限字段来完成对用户或管理员的角色识别。

用户登录流程图如下所示。

图6-1 用户登录流程图

登录界面如下图所示。

图6-2 登录界面

1. 1. 用户模块的实现
      1. 注册模块的实现

注册的本质是后台拿到前台的数据，使用的方法是request.getParameter方法，然后拿到的数据再封装到会员实体类中，保存到数据库中。值得注意的是，注册的时候是需要输入合法的字符的，不合法那么则会进行红色报错，这个功能的实现是通过validate框架实现的，本质是封装好了的正则表达式。

用户注册流程图如下所示。

图6-3用户注册流程

用户注册界面如下图所示。

图6-4 注册界面

1. 1. 1. 电影咨讯

电影咨讯：用户点击可查看电影咨讯，同时可对咨讯文章进行点赞、收藏和评论。界面如下图所示。

图6-5 电影资讯界面

1. 1. 1. 热门电影

热门电影：用户点击可通过搜索电影名称、电影类型和电影地区进行查看热门电影。同时可对电影信息进行点赞、收藏和评论。界面图如下。

图6-6 热门电影界面

1. 1. 管理员模块的实现
      1. 电影信息管理

电影信息管理：管理员点击可查看电影信息列表和电影信息添加；同时可点击“爬取”，进行爬取新的电影细信息数据。界面如下图所示。

图6-7 电影信息管理界面

1. 1. 1. 系统管理

  系统管理：当管理员点击“系统管理”时，可查看轮播图； 如需添加新的轮播图，点击右侧“添加”按钮，上传图片，输入标题，点击“确认”按钮进行添加；同时可对轮播图进行增删改查。界面图如下。

图6-8  系统管理界面

1. 1. 1. 资源管理

  资源管理：管理员点击可查看电影资讯和咨讯分类；如需添加新的电影资讯，点击“添加”按钮，上传封面图，输入标题，选择分类，输入标签、描述和正文，点击“提交”按钮进行添加。同时可对咨讯进行增删改查。界面图如下。

图6-9  资源管理界面

1. 1. 1. 后台首页

  后台首页：管理员点击可查看各类数据统计图，包括评分统计、地区统投票统计、类型统计、演员统计。界面图如下。

图6-10  后台首页管理界面

1. 系统测试
   1. 测试过程

对每个用源码进行的单元检测，以验证每个单元能否正常地执行预先设定的函数。在进行单元代码编写的过程中，采用了详细的编程指导，并通过关键的数据界面和路线的检测来检测模块中的缺陷。该试验使用了每个由源码所完成的程序，并按照程序的内部构造来进行测试，以检验各个程序的功能。

集成测试是对单位试验的延伸。装配好的试验组件，并对相关的设计进行软件体系结构的检测。其具体实施方法为：将两个以上的单元模块合并为一个部件进行试验，并进行界面的调试。针对具体的试验，采用了不同的模块整合方法。而将模组转换为体系的方式有两种：一次整合与一次繁殖整合。

1. 1. 兼容性测试

浏览器兼容性问题：随着ES6标准的制定，目前主流的浏览器都是符合ES6标准的，尤其是以谷歌为核心的内核，然后IE浏览器的相对于早期的版本是使用的微软人家自己的内容，对信息的兼容性产生影响。测试结果表明，目前的主要浏览器包括谷歌，IE,360,火狐浏览器最近的版本的运行都是没有问题的，状态良好，就是使用IE的早期版本有会有图片展示问题，通过对代码的修改，进行了改善，所以总的来说浏览器兼容性是没有问题的。

JDK、tomcat等兼容性问题。JDK这里使用的1.8的版本，tomcat是spark自动搭配的9.0版本，mysql是5.5版本，自己尝试了使用1.7以上的版本的JDK，是可以的，1.7以下的版本不兼容。Mysql版本如果出现冲突，需要更改配置文件中的类信息，tomcat兼容性较好，8版本以上都兼容。

1. 1. 测试用例

（1）登录测试 

登录测试用例如下表所示。

表7-1 登录测试用例

测试用例编号	YL_01
测试用例名称	系统使用者登录
测试用例描述	登录者输入用户名、密码和验证码
系统入口	浏览器
步骤	预期结果	实际结果
输入正确的用户名、密码和验证码	提示“登录成功”，并进入系统	预期结果
输入错误的用户名、密码和验证码	提示“登录失败”，并返回登录界面	预期结果
不输入用户名、密码和验证码	提示“请输入完整”	预期结果

（2）注册测试 

注册测试用例如下表所示。

表7-2 注册测试用例

测试用例编号	YL_02
测试用例名称	系统使用者注册账号
测试用例描述	使用者输入用户名、密码以及个人信息进行账号注册
系统入口	浏览器
步骤	预期结果	实际结果
输入系统不存在的用户名、密码和个人信息	提示“注册成功”	预期结果
输入系统已存在的用户名	提示“注册失败”，并返回注册界面	预期结果
不输入用户名、密码和个人信息	提示“请输入完整”	预期结果

（3）新增资讯测试 

新增资讯测试用例如下表所示。

表7-3 新增资讯测试用例

测试用例编号	YL_04
测试用例名称	系统使用者进行新增资讯
测试用例描述	使用者输入资讯标题、内容等信息
系统入口	浏览器
步骤	预期结果	实际结果
输入完整的资讯标题和内容	提示“新增成功”，并进入系统	预期结果
不输入的资讯标题和内容	提示“请输入完整”	预期结果

1. 1. 测试结果

在本次测试的过程主要针对所有功能下的添加操作，修改操作和删除操作，并以真实数据一一进行相关功能项目的输入，最终能够保证每个项目涉及的功能都是能够正常运行，因此能够保证本次设计的，已实现的功能能够正常运行并且相关数据库的信息也同样保证正确。

结  论

在基于大数据平台的电影推荐系统研究与应用开发之前，需要先对用户的具体需求进行分析。包括系统的可行性分析、功能需求分析以及其他需求等。在可行性分析过程中，对系统实现的技术性、经济性以及管理等方面进行了分析。总体上证明了系统实施的可行性。

本文总结了基于大数据平台的电影推荐系统研究与应用实现背景与现状，然后阐述了系统的具体业务需求，并根据系统需求对系统结构以及功能模块等进行了详细地设计，将整个系统划分为多个不同的功能模块。在分析系统功能需求时，对整个系统的总体架构以及功能模块等进行了分析，并选择合适的系统开发技术完成了对各个模块的开发工作。系统开发完成之后进行了部署，同时进行了系统的测试过程，通过测试证明了系统在功能以及性能等方面都达到了预期的要求，具有较高的稳定性与可靠性。

 

参考文献

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致  谢

在完成基于大数据平台的电影推荐系统研究与应用的论文过程中，我经历了许多辛勤的努力和付出，感谢所有在这个过程中给予我帮助和支持的人们。首先，我要衷心感谢我的导师，感谢您不厌其烦地指导我、解答我的问题，在我设计过程中给予了宝贵的意见和建议。您的支持和鼓励是我前进的动力。同时，也要感谢所有为我授业解惑的老师们，您们传授给我知识和技能，让我能够顺利完成这篇论文。您们严谨的治学态度和专业的知识为我树立了榜样。

我还要感谢那些在Python技术领域做出杰出贡献的学者们，他们的著作和科研成果为我提供了重要的参考和借鉴。感谢Google等搜索引擎公司，他们强大的搜索引擎让我能够方便地查阅资料，节省了我的时间和精力。最后，我要诚挚地向批评和指正我的老师表示感谢。虽然我在本文中尽力去避免错误和不当之处，但由于我的学识有限，难免存在一些问题。我真诚希望您能给予批评和改正的指导，让我能够不断进步。

再次感谢所有为我付出过的人们，是你们的帮助和支持让我能够完成这篇论文。谢谢大家！

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