开题报告

随着互联网的普及和数字娱乐产业的蓬勃发展，电影作为一种重要的娱乐方式，已经深入人们的日常生活。然而，面对海量的电影资源，用户在选择观影内容时常常感到困惑和无所适从。传统的电影推荐方式，如人工筛选、基于流行度的推荐等，已无法满足用户日益增长的个性化需求。因此，设计和实现一个能够根据用户独特喜好提供个性化推荐的电影推荐系统显得尤为重要。个性化电影推荐系统能够通过分析用户的历史观影行为、评分、评论等信息，挖掘用户的潜在兴趣和偏好，从而为用户推荐符合其口味的电影。这样的系统不仅能够帮助用户快速找到自己喜欢的电影，提高观影效率，还能发掘长尾内容，促进电影文化的多样性发展。同时，对于电影产业而言，个性化推荐系统也是一种有效的市场营销工具，能够帮助制片方和发行方更准确地定位目标观众，优化推广策略。综上所述，设计和实现个性化电影推荐系统具有重要的现实意义和研究价值。它不仅能够提升用户体验，满足用户的个性化需求，还能促进电影产业的发展和文化的多样性。因此，本选题旨在研究和实现一个基于协同过滤推荐算法的电影推荐系统，为用户提供更加精准、个性化的电影推荐服务。

项目介绍

本课程演示的是一款基于SSM的电影数据挖掘与分析可视化系统设计与实现，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的 Java 学习者。

1.包含：项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料

2.带你从零开始部署运行本套系统

3.该项目附带的源码资料可作为毕设使用

该SSM+Vue的电影数据挖掘与分析可视化系统，后端采用SSM架构，前端采用Vue+ElementUI实现页面的快速开发，并使用关系型数据库MySQL存储系统运行数据。本系统角色分别是：系统管理员，用户。

本系统主要功能有：用户注册和登录、电影数据爬取、电影数据浏览、基于用户相似度的电影推荐、基于物品相似度的电影推荐等模块:

技术栈说明

后端：SpringBoot + SSM

前端：Vue+ElementUI

开发工具：

JDK1.8 + IDEA + MySQL5.7/MySQL8

项目演示视频

项目文档截图

项目运行截图