基于Python推荐算法的电影推荐系统

智能发现好电影，个性化观影新体验

随着互联网技术的飞速发展和用户观影需求的日益多样化，传统电影信息平台已难以满足用户对个性化、精准化内容推荐的需求。为解决“信息过载”与“选择困难”问题，本文设计并实现了一套基于用户行为的电影推荐系统。系统以 Python 为核心开发语言，结合 Web 前后端技术，构建了一个集电影浏览、用户互动、智能推荐于一体的综合性平台，有效提升用户发现优质影片的效率与体验。

本系统不仅具备完整的电影信息管理与用户交互功能，还通过分析用户的点击、收藏、评分等行为数据，实现了基础的个性化推荐机制，为后续引入更复杂的协同过滤或深度学习模型奠定了良好的数据与架构基础。

系统开发背景

当前主流视频平台虽提供海量内容，但普遍存在“千人一面”的推荐策略，缺乏对个体兴趣的深度挖掘。而中小型影院或独立电影平台又缺乏自主的推荐能力。本系统旨在为用户提供一个轻量级、可扩展、以推荐为核心的电影服务平台，同时帮助管理者高效维护电影库与用户社区。

系统采用 B/S 架构，前端使用 Vue.js 构建响应式界面（或微信小程序，视部署方式而定），后端基于 Python 的 Django/Flask 框架开发，数据库选用 MySQL，整体遵循软件工程规范，确保系统稳定性、安全性与可维护性。

主要功能模块

✅ 管理员功能（后台管理系统）：

个人中心：管理账号信息，修改密码
用户管理：查看、编辑、禁用注册用户账户
电影类型管理：创建与维护电影分类（如动作、喜剧、科幻、爱情等）
电影信息管理：发布、编辑、下架电影，支持上传海报、预告片、导演/主演信息、上映日期、场次、票价、座位图等
论坛交流管理：审核用户发帖，删除不当言论，维护社区氛围
订单管理：查看用户订票记录，处理异常订单（适用于含选座预定场景）
系统管理：配置轮播图、公告通知、系统参数等

✅ 用户功能（前端界面）：

首页：展示热门电影、最新上映、个性化推荐（“猜你喜欢”）
电影浏览：按分类、关键词搜索电影，查看详细信息（简介、演员、预告片等）
个性化推荐：基于用户历史行为（点击、收藏、评分）生成推荐列表
电影预定（可选）：选择场次、在线选座、提交订单（适用于影院场景）
论坛交流：发表影评、参与讨论、点赞/回复他人帖子
我的中心：
- 我的收藏：管理已收藏的电影
- 我的订单：查看订票记录与状态
- 个人资料：修改头像、昵称、联系方式
- 余额充值（如涉及支付）

技术实现

后端框架：Python + Django / Flask（RESTful API）
前端框架：Vue.js（Web 版）或微信小程序（移动端）
数据库：MySQL（存储用户、电影、评论、收藏、订单等数据）
开发工具：PyCharm / VS Code（后端）、HBuilderX / 微信开发者工具（小程序）、Navicat（数据库）
部署架构：B/S 模式，支持浏览器访问或微信扫码使用

系统界面设计简洁现代，首页突出电影海报与推荐位；后台管理功能齐全，操作流畅；推荐模块逻辑清晰，为用户提供“所见即所爱”的观影引导。

数据库核心表结构（节选）

表名	关键字段	用途
`电影信息表`	dianyingmingcheng, dianyingleixing, haibao, price, changci	存储电影基本信息与场次
`用户表`	yonghuming, touxiang, money	用户账户与余额
`收藏表`	userid, refid, tablename, type	记录用户收藏行为（用于推荐）
`电影信息评论表`	userid, refid, content, reply	用户评分与评论（未来可用于协同过滤）
`点击日志`（隐含）	clicknum, clicktime	统计热度，支撑热门推荐