基于Python爬虫、Django电影推荐大屏可视化分析系统

一、项目介绍

计算机毕业设计系列基于Python、爬虫、Django、的电影推荐数据可视化分析系统

该Python爬虫的电影推荐可视化数据分析系统基于B/S架构，后端采用Django框架，前端采用Bootstrap等技术，并结合MySQL数据库。该系统分为系统管理员、前台用户两种角色：

前台用户角色的功能：

1）登录和注册

2）浏览电影信息

3）浏览电影标签

4）搜索电影信息

5）基于协同过滤推荐算法推荐电影（基于用户相似度、基于物品相似度）

6）给电影评分

7）电影点赞、电影收藏

8）电影数据分析

9）电影词云分析

10）电影数据分析大屏看板

系统管理员角色的功能：

1）管理员登录

2）用户管理

3）标签管理

4）电影管理

5）评分管理

6）点赞管理

7）用户角色权限管理

二、开题报告

随着互联网的普及和数字化技术的发展，电影行业也在迅速发生变化。观众不仅可以随时随地观影，还可以通过社交媒体和网络平台与他人分享观影体验和观点。在这样的背景下，传统的电影推荐和数据分析方法已经无法满足观众和电影从业者的需求。因此，如何利用新的技术手段，如Python爬虫和数据可视化技术，建立一个更高效、更智能的电影推荐可视化分析系统，成为了一个重要的研究课题。

该选题的背景是，目前电影行业面临着激烈的市场竞争和用户需求的多样化。电影公司需要了解市场趋势和用户需求，制定有效的电影推荐策略和营销方案。同时，观众也需要更方便地获取电影推荐和相关信息，更好地了解电影市场和自己的观影偏好。因此，基于Python爬虫和数据可视化技术的电影推荐可视化分析系统的研究，可以为电影公司和观众提供更高效、更智能的解决方案，促进电影行业的健康发展。

  本研究选题的目的是建立一个电影推荐可视化分析系统，旨在帮助电影爱好者更好地了解电影市场和自己的观影偏好。该系统的设计基于Python爬虫技术和数据挖掘算法，通过对大量的电影数据进行采集、清洗、存储和分析，将结果以可视化的方式呈现出来，以便用户更好地了解电影市场的趋势和自己的观影偏好。该系统的实现对于电影行业从业者、研究人员和电影爱好者具有重要意义，可以帮助他们更好地了解电影市场和用户需求，从而更好地制定电影推荐策略和营销方案。

该选题的意义在于，通过研究Python爬虫技术和数据可视化技术，可以解决传统电影推荐和数据分析方法无法满足观众和电影从业者需求的难题。同时，该系统的实现可以为电影公司和观众提供更高效、更智能的解决方案，促进电影行业的健康发展。此外，该系统的实现还可以为其他领域的应用提供借鉴和参考，如体育、音乐、文学等。因此，该选题具有重要的理论和实践意义，对于推动数字化技术和电影行业的发展具有重要意义。

三、项目截图

四、源码获取

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