2025年计算机毕业设计springboot电影推荐系统

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统程序文件列表

开题报告内容

选题背景

关于个性化推荐系统的研究，现有成果主要集中在协同过滤、矩阵分解和深度学习模型（如神经网络）的优化上，而专门针对用户多维度偏好动态建模与长尾电影推荐的研究较少。当前推荐系统领域存在两大争论焦点：一是模型复杂性与可解释性的平衡（如深度学习模型精度高但难以解释推荐逻辑），二是冷启动问题与数据稀疏性的解决路径（新用户或小众电影缺乏交互数据）。本选题将以电影推荐场景为研究载体，重点探索融合用户显式偏好（评分、标签）与隐式行为（点击、观看时长）的动态建模方法，并尝试通过知识图谱技术缓解冷启动问题，为后续推荐算法的落地应用提供理论支撑和实践依据。

研究意义

本选题针对电影推荐系统中用户兴趣精准捕捉和长尾内容分发问题的研究，兼具理论价值与现实意义。
理论意义：通过引入动态权重调整机制和时间衰减因子，优化传统协同过滤算法对用户偏好漂移的感知能力；结合知识图谱构建电影多模态特征表示，丰富推荐系统的理论框架。
现实意义：提升推荐结果的多样性和用户满意度，帮助电影平台解决“热门电影过度推荐、小众佳作无人问津”的困境，同时增强新用户留存率，推动电影产业内容生态的健康发展。

研究方法

1. 混合研究法：
   • 文献分析法：梳理推荐系统领域近3年顶会论文（如SIGIR、KDD），对比基于内容、协同过滤和混合模型的适用场景。
   • 实验法：基于MovieLens数据集和爬虫获取的豆瓣电影数据，设计对照实验验证算法改进效果。
2. 用户行为建模：
   • 通过问卷调查法收集用户对电影类型、导演、演员等属性的权重偏好，构建显式兴趣画像。
   • 利用日志分析法挖掘用户观影行为序列，建立LSTM模型捕捉时序特征。
3. 技术实现路径：
   • 采用软件工程方法搭建推荐系统原型，模块化设计包括数据预处理、特征工程、模型训练与实时推荐服务。

研究方案

可能遇到的困难：

1. 多源异构数据融合：电影元数据（文本、图像）与用户行为数据的对齐问题。
   解决设想：采用BERT+ResNet双塔模型分别处理文本与视觉特征，通过注意力机制融合。
2. 冷启动场景下的推荐效果：新用户无历史行为数据。
   解决设想：结合人口统计信息（年龄、性别）和知识图谱中的电影属性（导演风格、演员流派）生成初始推荐列表。
3. 实时性要求：在线推荐需毫秒级响应。
   解决设想：采用Apache Flink处理实时行为流，定期增量更新用户向量。

研究内容

本设计围绕电影推荐系统的核心功能展开，包含以下模块：

1. 用户画像构建：整合显式评分、社交标签与隐式行为，建立动态兴趣模型。
2. 电影特征表示：结合剧情文本（NLP）、海报视觉特征（CV）和知识图谱（导演/演员网络），生成多模态嵌入向量。
3. 推荐算法优化：
   • 设计时间感知的协同过滤算法，赋予近期行为更高权重。
   • 提出混合推荐框架，融合矩阵分解、深度学习与知识图谱路径推理。
4. 评分预测与排行榜生成：通过模型预测用户对未观看电影的评分，生成个性化Top-N推荐和全局热度榜单。
5. 系统实现与评估：基于Flask+Redis开发原型，采用准确率、召回率、多样性等指标验证效果。

拟解决的主要问题

1. 如何平衡推荐精准性与多样性：通过多目标优化函数，在排序阶段引入Serendipity因子调控长尾内容占比。
2. 冷启动与数据稀疏性问题：利用知识图谱补全电影属性关联，结合迁移学习迁移相似用户偏好。
3. 用户兴趣动态演变建模：设计滑动时间窗口机制，实时捕捉偏好变化并更新模型参数。

预期成果

1. 理论成果：发表1篇融合多模态与知识图谱的推荐算法改进论文，提出动态权重调整策略的数学模型。
2. 实践成果：开发支持百万级用户实时推荐的电影系统原型，在MovieLens数据集上实现MAP@10提升12%-15%。
3. 应用价值：为视频平台提供可落地的混合推荐方案，尤其改善新用户和小众电影推荐效果。

进度安排：

 （一）准备阶段

1.2023年6月20日至8月31日，搜集相关素材资料，整合资源信息，规划设计思路及论文内容，进行毕业设计和毕业论文的前期准备工作。

2.2023年9月1日至10月30日，进一步修正研究研究目标、内容和方法，完成开题报告，收集资料，为论文写作做准备。

3.2023年11月1日至12月31日，在实习基地进行系统的初步设计，

4.2024年1月1日至1月30日，对于指导老师提出的修改意见进行相关的修改，进一步完善设计作品。

（二）写作阶段

1.2024年1月31日至2月9日，整理文献资料和数据。

2.2024年2月10日至3月5日，撰写论文初稿。

3.2024年3月6日至4月20日，提交论文初稿，并根据指导教师意见修改论文初稿和二、三稿。

4.2024年4月20日至4月30日，论文定稿、打印、送审，准备论文答辩。

（三）答辩阶段

2024年5月进行论文答辩。

参考文献：

[1] 刘小玲, 李慧云, 殷珊珊, 贾少华, 许杰辉, 郝颖. 一种基于软件测试任务的信息化管理系统的原型设计[J]. 现代信息科技, 2024, 8 (12): 91-95。

[2] 吴澜涛. 基于Java的运行调试安装管理系统V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-03-01。

[3] 龙丹, 刘欣, 杨呈永. 基于应用型人才培养的Java综合实训课程教学改革研究[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19 (14): 131-133。

[4] 张开利. 试论当前高校Java语言可视化程序设计教学中存在的问题[J]. 中国管理信息化, 2021, 24 (12): 221-222。

[5] 张开利. 基于Java语言的安卓手机软件开发教学研究[J]. 数字技术与应用, 2021, 39 (06): 40-42。

[6] 曹嵩彭, 王鹏宇. 浅析Java语言在软件开发中的应用[J]. 信息记录材料, 2022, 23 (03): 114-116。

[7] 谭志超. 基于Java的软件开发程序设计优化管理系统V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2022-01-01。

[8] 杨士永. 基于Java的对象存储管理系统的设计与实现[J]. 电子技术与软件工程, 2022, (04): 253-257。

[9] 陈绪鹏. 基于Java开发的软件漏洞测试平台V1.0. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-10-01。

[10] 刘逸婧. 智能化功率封装数据库管理系统[D]. 南京邮电大学, 2021。

[11] 余亚杰. 基于Java的web前端设计管理系统. 湖北省, 武汉东湖学院, 2021-02-01。

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+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取！！

系统部署环境：

数据库：MySQL 5.7

开发工具：Eclipse或IntelliJ IDEA

运行环境和构建工具：Tomcat 7.0、JDK 1.8、Maven 3.3.9

前端技术：HTML、CSS、JavaScript (JS)、Vue.js:

后端技术：Java、Spring、MyBatis、springboot Maven

开发流程：

1. 环境搭建
   • 安装JDK 1.8，配置环境变量。
   • 安装Maven 3.3.9，用于依赖管理和项目构建。
   • 安装Tomcat 7.0，作为应用服务器。
   • 安装Eclipse或IntelliJ IDEA作为开发IDE。
2. 数据库设计
   • 使用MySQL 5.7设计数据库模型。
   • 创建数据库表，定义索引以优化查询。
   • 编写SQL脚本，用于数据库的初始化和迁移。
3. 项目初始化
   • 使用Maven创建项目骨架，定义项目结构和依赖。
   • 配置pom.xml文件，添加所需的依赖库。
4. 后端开发
   • 初始化Spring Boot项目，配置应用属性。
   • 集成Spring框架，实现依赖注入和事务管理。
   • 使用MyBatis作为ORM工具，编写数据访问对象（Mapper）。
   • 开发业务逻辑层（Service）和控制层（Controller）
5. 前端开发
   • 设计前端页面布局，编写HTML和CSS。
   • 使用JavaScript或Vue.js实现前端逻辑和动态效果。
   • 集成Vue.js框架，构建单页应用（SPA）。

程序界面：

源码、数据库获取↓↓↓↓