基于协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现

摘要针对传统电影平台内容推送同质化、无个性化、新用户适配差等问题本文基于SpringBootVue3前后端分离架构结合协同过滤算法开发智能电影推荐系统。系统实现电影资源管理、用户评分建模、个性化算法推荐、推荐理由解析、用户画像生成、冷启动适配等功能通过用户与物品双重协同过滤及兴趣衰减机制优化推荐精度可有效提升用户观影匹配度具备较高的实用价值与毕设研究意义。关键词SpringBoot协同过滤算法电影推荐系统用户画像前后端分离一、技术架构系统采用前后端分离架构后端基于SpringBoot、MyBatis-Plus搭建业务服务搭配Redis缓存优化数据访问效率前端通过Vue3Element Plus构建交互界面以MySQL存储业务数据。核心引入协同过滤推荐算法结合兴趣衰减因子优化推荐逻辑实现智能化个性化推送。二、核心功能模块1. 电影库管理统一维护电影基础信息涵盖分类、上映年份、海报、简介等内容支持电影上下架管控自动统计影片评分数据实现影视资源标准化运维。2. 用户评分体系搭建1-5星精细化评分机制完整记录用户评分数据、评分时间与观影偏好构建标准化用户-物品评分矩阵为算法推荐提供数据支撑。3. 协同过滤智能推荐融合用户协同过滤与物品协同过滤双算法计算用户、影片相似度叠加兴趣衰减因子弱化老旧偏好影响精准生成个性化电影推荐列表。4. 推荐理由可视化为每条推荐结果生成可视化解释理由直观展示推荐依据解决传统算法推荐黑盒问题提升系统可信度与用户体验。5. 片单收藏与用户画像支持用户收藏影片创建个人片单系统基于历史评分、观影记录自动生成用户观影偏好画像与观影数据统计实现千人千面服务。6. 冷启动与算法配置针对评分数据较少的新用户提供高分榜单、热门影片兜底推荐解决冷启动问题。支持自定义最近邻居数、相似度规则、推荐更新频率算法可调性强。三、项目核心亮点1. 核心搭载协同过滤推荐算法区别于普通管理系统具备算法研究与落地价值2. 加入兴趣衰减、推荐理由解析优化传统算法缺陷逻辑更贴合商业项目3. 适配新用户冷启动场景算法参数可配置系统拓展性、实用性更强4. 架构主流、功能闭环兼具业务完整性与技术创新性适配毕业设计与课程设计。标签SpringBoot, Vue3, 电影推荐系统, 协同过滤算法, 用户画像, Java毕设