使用Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)实现在线电影推荐网 电影推荐系统 豆瓣电影爬虫 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 机器学习、人工智能、大数据开发

使用Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)实现在线电影推荐网 电影推荐系统 豆瓣电影爬虫 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 机器学习、人工智能、大数据开发MovieRecommendWeb

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

MyEclipse10/Eclipse/IDEA，jdk1.8，mysql5.5/mysql8，navicat数据库管理工具，tomcat，SSM（spring+springmvc+mybatis）开发框架，jsp页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架（用户端），layui前端框架（管理员端），layer弹窗组件等。

2、实现功能

前台用户包含：注册、登录、注销、浏览电影、搜索电影、信息修改、密码修改、电影评分、电影收藏、电影评论、电影播放、排行榜、热点推荐、个性化推荐电影等功能；
后台管理员包含：数据统计、用户管理、电影管理、电影类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、浏览记录管理、播放记录管理等。
个性化推荐功能：
排行榜：根据每种电影类型下的浏览数量降序推荐电影；
为你推荐：
游客：热点推荐（根据电影总评分和总收藏数量降序推荐）
登录用户：
基于用户的协同过滤推荐算法（根据评分数据），如果没有推荐结果，采用热点推荐（根据电影总评分降序推荐，同时是登录用户没有评分的）；
基于项目的协同过滤推荐算法（根据收藏数据），如果没有推荐结果，采用热点推荐（根据电影收藏数量降序推荐，同时是登录用户没有收藏的）。
相关推荐：
与当前电影相同类型且评分较高的电影，同时是当前用户没有评分的电影。

电影数据来源：爬取豆瓣电影数据

3、开发步骤

一、需求分析
主要是分析需要实现的功能、确定开发工具及技术等。例如：前台用户需要有登录、注册、注销、搜索电影、电影评分、个性化推荐等，后台管理员需要有登录、注销、数据统计、用户管理、电影管理、电影类型管理等，个性化推荐使用基于用户的协同过滤推荐算法等。Java开发语言，mysql数据库，ssm开发框架等。
二、数据库设计
数据库设计使用navicat数据库管理工具，可通过sql语句脚本生成数据库表，也可以直接操作新建表设计表等。注意主外键关联设计，例如：评分记录表需要外键关联用户表和电影表。
三、页面设计
用户端：使用bootstrap前端框架，通过学习https://v3.bootcss.com/官方文档和开发案例来设计页面。
管理员端：使用layui前端框架，通过学习https://layuion.com/官方文档和开发案例来设计页面。
四、开发框架搭建
SSM开发框架（spring+springmvc+mybatis）搭建，首先是jar包的导入，可以在https://mvnrepository.com/官网（存储jar包的仓库网站）搜索找到对应的jar包下载并导入项目，然后是开发框架配置文件的编写，编写规则主要是通过框架官方文档进行来发。
五、功能开发
首先是进行前台用户首页的开发，其次是电影详情，然后是用户注册、登录等，接着是用户的评分、修改信息等，然后是进行管理员功能的开发，最后是进行前台用户的个性化推荐功能实现。
六、系统测试
主要是进行bug修改，推荐算法测试。

二、项目展示

三、代码展示及运行结果

专业长期研究java、python推荐算法（基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等）、大数据等，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新，欢迎关注。