基于nodejs+vue协同过滤算法的电影推荐系统[程序+论文+开题]-计算机毕业设计

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带文档lw万字以上，文末可获取源码

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着互联网的普及和视频流媒体服务的兴起，电影作为大众娱乐的重要组成部分，其数量正以惊人的速度增长。面对浩如烟海的电影资源，用户往往难以快速找到符合自己口味和兴趣的作品，从而导致观影体验的不佳。传统的电影搜索和分类方式已难以满足用户的个性化需求，亟需一种更为智能、高效的推荐机制。协同过滤算法，以其能够有效挖掘用户兴趣偏好、实现精准推荐的特点，在电影推荐系统中展现出巨大潜力。因此，构建基于协同过滤算法的电影推荐系统，对于提升用户体验、促进电影文化传播具有重要意义。

研究意义

本研究的意义在于，它不仅能够深化对协同过滤算法在推荐系统领域应用的理解，推动算法优化与创新，还能够实际解决用户在海量电影资源中面临的选择难题。通过精准推荐符合用户兴趣的电影，该系统不仅能够提升用户的观影满意度和忠诚度，还能够为电影制片方和流媒体平台提供有价值的用户行为数据，指导内容创作与分发策略，促进电影产业的繁荣发展。此外，该系统的成功开发还能够为其他领域的推荐系统建设提供可借鉴的经验和模式。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，该系统将围绕用户、电影类型、电影信息、网站资讯及资讯类型等核心功能展开。通过收集并分析用户的观影历史、评分、评论等数据，运用协同过滤技术构建用户兴趣模型，实现电影的个性化推荐。具体目的包括：提升推荐算法的准确性和效率，确保推荐结果符合用户偏好；构建全面、丰富的电影信息库，包括电影类型、剧情介绍、演员阵容等，为用户提供详尽的参考；整合网站资讯，包括影评、影评人推荐、电影节活动等，增强用户体验；设计直观、易用的用户界面，确保用户能够轻松浏览、搜索和接收推荐电影。

研究内容

本研究内容将涵盖电影推荐系统的多个关键方面。首先，构建用户管理系统，实现用户注册、登录、个人信息维护等功能，收集用户的基本信息和观影行为数据。其次，开发电影信息管理模块，包括电影类型的定义与分类、电影信息的录入与更新，确保电影信息的准确性和时效性。同时，整合网站资讯功能，提供影评、推荐列表、电影节动态等资讯内容，丰富用户体验。在推荐算法方面，将深入研究协同过滤算法的原理与实现，包括用户相似度计算、电影评分预测、推荐列表生成等关键技术。此外，还将关注系统的性能优化、数据安全与隐私保护等问题，确保系统的稳定运行和用户数据的安全。

进度安排：

参考文献：

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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！！

系统环境搭建步骤：

1．访问Node.js官网下载并安装适用于Windows的Node.js版本，确保安装过程中包含NPM。安装完成后，通过命令提示符验证Node.js和NPM的安装情况。

2.搭建Vue.js前端开发环境，使用npm或Vue CLI安装Vue.js，并创建Vue项目进行前端开发与本地测试。接着，从MySQL官网下载并安装MySQL Server，设置root用户密码，并可选安装Navicat作为数据库管理工具。

3.配置Navicat连接到本地MySQL数据库。

4.开发Node.js后端，创建项目并安装如Express等所需的npm包，编写后端代码，前端利用Vue.js等前端技术栈实现用户界面和用户交互逻辑；同时，后端使用Node.js等技术实现业务逻辑、数据处理以及与前端的数据交互。并实现与MySQL数据库的连接。

技术栈：

前端：Vue.js、npm、Vue CLI

后端：Node.js、NPM、Express、MySQL

开发工具：Vscode、mysql5.7、Navicat 11

毕设程序界面：

源码、数据库获取↓↓↓↓