摘要随着互联网技术的快速发展和人们娱乐需求的多元化电影产业迎来了前所未有的繁荣。海量电影资源的涌现使得用户在观影选择上面临信息过载的问题传统的电影推荐方式往往无法满足用户个性化的需求。基于用户历史行为、兴趣偏好和社交关系的个性化推荐系统成为解决这一问题的有效途径。该系统通过分析用户行为数据挖掘潜在兴趣为用户推荐更符合其口味的电影提升用户体验。关键词个性化推荐、电影产业、用户体验、信息过载、行为数据。本系统采用SpringBoot作为后端框架Vue.js作为前端框架结合MySQL数据库和MyBatis持久层技术实现了一个高效、可扩展的个性化电影推荐系统。系统核心功能包括用户注册与登录、电影信息管理、用户行为分析、推荐算法实现以及管理员后台管理。通过协同过滤算法和内容推荐算法的结合系统能够根据用户的历史评分和浏览记录生成个性化推荐列表。同时管理员可以通过后台管理系统对电影数据进行增删改查操作确保数据的准确性和时效性。关键词SpringBoot、Vue.js、MySQL、MyBatis、协同过滤、内容推荐。数据表用户基础信息数据表用户注册时填写的基本信息通过表单提交获取user_id是该表的主键存储用户相关属性内容结构表如表3-1所示。字段名数据类型允许空值描述user_idbigint否用户唯一标识usernamevarchar(50)否用户登录名password_hashvarchar(64)否密码哈希值emailvarchar(100)否用户邮箱nicknamevarchar(50)是用户昵称avatar_urlvarchar(255)是头像URLregister_timedatetime否注册时间last_login_timedatetime是最后登录时间电影信息数据表电影信息由管理员后台录入movie_id是该表的主键存储电影相关属性内容结构表如表3-2所示。字段名数据类型允许空值描述movie_idbigint否电影唯一标识titlevarchar(100)否电影标题directorvarchar(50)否导演actorsvarchar(255)否主演genrevarchar(50)否类型release_datedate是上映日期durationint是时长(分钟)descriptiontext是剧情简介poster_urlvarchar(255)是海报URLavg_ratingdecimal(3,1)是平均评分用户行为记录数据表用户对电影的操作行为由系统自动记录behavior_id是该表的主键存储用户行为相关属性内容结构表如表3-3所示。字段名数据类型允许空值描述behavior_idbigint否行为记录唯一标识user_idbigint否用户IDmovie_idbigint否电影IDbehavior_typetinyint否行为类型(1浏览2评分)rating_valuedecimal(2,1)是评分值(1-5)behavior_timedatetime否行为发生时间device_infovarchar(100)是设备信息博主介绍 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者在校期间积极参与实验室项目研发现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、SpringBoot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 数据展示全网粉丝30W累计指导毕业设计1000项目原创技术文章200篇GitHub项目获赞5K 核心服务专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑用学生视角理解学生需求提供最贴心的技术帮助。系统介绍基于SpringBootVue的个性化电影推荐系统管理系统设计与实现【JavaMySQLMyBatis完整源码】拿走直接用附源码数据库视频可提供说明文档通过AIGC技术包括MySQL、VueJS、ElementUI、Python或者Java或者.NET等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍功能参考截图系统架构参考视频演示可以直接联系我查看详细视频个性签名项目案例参考最后再唠叨一句可以直接联系我查看详细视频个性签名遇见即是缘欢迎交流你别地能找到的源码我都有