基于python+flask框架的影片个性化推荐系统（开题+程序+论文）计算机毕设

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛应用，影视娱乐已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在海量影片资源面前，用户往往难以快速找到符合自己兴趣和需求的影片。传统的影片推荐方式，如热门排行、分类浏览等，已难以满足用户日益增长的个性化需求。因此，开发一个能够基于用户兴趣、历史行为及影片特征进行精准推荐的影片个性化推荐系统显得尤为重要。该系统旨在通过分析用户的观影偏好，结合影片的类型、信息、评分等多维度数据，为用户提供量身定制的影片推荐服务，从而提升用户的观影体验和满意度。

研究意义

影片个性化推荐系统的研究不仅具有重要的理论价值，还具备广泛的实际应用意义。从理论层面看，该系统涉及数据挖掘、机器学习、用户行为分析等多个领域，其研究有助于推动相关技术的融合与创新。从实际应用层面看，该系统能够显著提升影片资源的利用效率，促进影视产业的繁荣发展。同时，通过精准推荐，该系统还能帮助用户节省筛选影片的时间成本，提高观影的便捷性和愉悦感，从而进一步激发用户的观影热情，推动影视文化的传播与交流。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个功能完善的影片个性化推荐系统，该系统能够充分利用影片信息、用户行为数据以及电影类型等多元信息，通过先进的推荐算法，为用户提供个性化的影片推荐服务。通过该系统，我们期望能够解决用户在海量影片资源中难以选择的问题，提升用户的观影体验，同时促进影视资源的优化配置和产业的持续发展。

研究内容

本研究将围绕影片个性化推荐系统的设计与实现展开，具体研究内容包括以下几个方面：首先，构建影片信息数据库，包括movie（影片）的基本信息、电影类型、电影详细信息以及电影评分等关键数据；其次，设计用户行为数据收集与处理模块，用于收集用户的观影历史、评分记录、偏好设置等信息，并进行预处理和特征提取；然后，研究并实现个性化推荐算法，该算法将综合考虑影片特征、用户行为以及电影类型等多维度信息，通过机器学习或深度学习等技术手段，实现精准的影片推荐；最后，开发系统界面和交互功能，确保用户能够方便地浏览、搜索和接收推荐影片，同时提供用户反馈机制，以便不断优化推荐效果。通过上述研究内容的实施，我们将构建一个功能全面、性能优越的影片个性化推荐系统。

进度安排：

第1周：查阅文献资料，提交开题报告

第2周：进行需求分析，确定系统具体功能

第3周：进行系统总体设计

第4-7 周：进行详细设计并实现编码

第8周：设计中期成果答辩

第9-11周：完成全部设计成果，并撰写设计说明书（论文）交指导教师审阅

第12周：论文定稿，评阅教师对论文进行评阅，准备答辩

第13周：毕业答辩

第 14 周：毕业设计组档

参考文献：

[1] 池毓森. "基于Python的网页爬虫技术研究"[J]. 信息与电脑(理论版), 2021, 33(21): 41-44.

[2] 李培. "基于Python的网络爬虫与反爬虫技术研究"[J]. 计算机与数字工程, 2019, 47(06): 1415-1420+1496.

[3] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

[4] 曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.

[5] 张珩. "Python的计算机软件应用技术探讨"[J]. 电脑知识与技术, 2020, 16(32): 96-97+102.

[6] T. Oliphant. "Python for Scientific Computing." Computing in science & engineering (Print) (2007).

[7] 张华, 翟新军, 胥勇, 李伟强, 杨健, 赵嘉伟, 张涛. "Python在集控大数据应用的研究"[J]. 价值工程, 2023, 42 (21): 84-86.

[8] 张楠. "Python语言及其应用领域研究"[J]. 科技创新导报, 2019, 16(17): 122-123.

[9] G. Mahalaxmi, A. D. Donald et al. "A Short Review of Python Libraries and Data Science Tools." South Asian Research Journal of Engineering and Technology (2023).

[10] Guttu Sai Abhishek, Harshad Ingole et al. "SPEAR: Semi-supervised Data Programming in Python." Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (2021).

[12] 李永刚. "基于Python的计算机软件应用技术研究"[J]. 无线互联科技, 2021, 18(11): 36-37.

[13] 陈乐. "基于Python的网络爬虫技术"[J]. 电子世界, 2018, No.550(16): 163+165.

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+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！

系统技术栈：

前端技术栈

Vue.js：是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。允许开发者通过声明式渲染来创建动态的单页应用（SPA）。

HTML (HyperText Markup Language)：用于创建网页的标准标记语言。定义网页的结构和内容，如段落、链接、图片等。

CSS (Cascading Style Sheets)：用于描述HTML文档的样式和布局。可以控制字体、颜色、间距、布局等视觉表现。

JavaScript：一种轻量级，解释型或即时编译型的编程语言。通常用于网页上实现交互效果，如表单验证、动态内容更新等。与Vue.js结合，可以创建复杂的用户界面。

后端技术栈

Python3.7.7：高级编程语言，以其清晰的语法和代码可读性而闻名。广泛用于后端开发、科学计算、数据分析等领域。

Flask：是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它提供了一组工具和功能来快速开发Web应用。特点包括简单性、灵活性和易于扩展。

MySQL：是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛用于存储、检索和管理数据。支持SQL（结构化查询语言），用于执行数据库操作，如查询、更新、插入和删除数据。

开发工具

PyCharm：是由JetBrains开发的一个集成开发环境（IDE），专为Python开发设计。

提供代码自动完成、项目管理、调试和测试支持等功能。社区版是免费的，适合个人开发者和学习者使用。

开发流程：

• 首先，使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面，实现用户交互和动态内容展示。接着，在后端使用Python语言结合Flask框架开发RESTful API，处理前端请求并提供业务逻辑。同时，利用MySQL数据库进行数据存储和查询，确保数据的持久化和一致性。开发过程中，通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理，确保开发效率和代码质量。最后，通过持续集成和测试，确保应用的稳定性和可靠性，完成开发后进行部署，使应用可以在服务器上运行并对外提供服务。整个流程注重模块化设计和分层架构，以便于维护和扩展。