博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈以Python为主开发语言基于Django框架搭建系统架构采用MySQL数据库存储各类数据融合基于用户和物品的协同过滤推荐算法实现核心推荐功能借助Echarts完成数据可视化展示以HTML搭建前端界面同时运用词云分析技术提取评论和标签的核心关键词。功能模块用户交互模块协同过滤推荐模块数据可视化与词云分析模块数据存储与管理模块电影数据可视化分析电影首页我的收藏电影搜索查询电影推荐注册登录界面项目介绍本项目是一款基于Python和Django框架开发的电影个性化推荐与分析系统整合协同过滤算法、Echarts可视化、词云分析技术及MySQL数据库构建了“用户交互-个性化推荐-数据可视化”的完整业务流程。系统针对电影筛选效率低、推荐精准度不足、数据洞察能力弱等问题既为用户提供个性化推荐、收藏、搜索等基础交互功能也通过多维度可视化图表和词云分析帮助用户直观掌握电影数据特征与市场发展趋势兼具实际应用价值与学习参考价值。2、项目界面电影数据可视化分析以柱状图展示国家电影数量排行用折线图呈现近 20 年电影数量变化用词云图呈现演员相关关键词通过饼图展示电影类别的分布这些图表可分别帮助用户直观了解电影的地域分布、产量趋势、演员关联信息及类型占比情况。电影首页该页面上方提供不同国家 / 地区的筛选选项下方展示对应筛选结果的电影列表每条目包含电影封面、名称、主创人员、年份、地区、类型、评分、演员数、评价数及收藏按钮可帮助用户按地域筛选电影并查看详细信息、进行收藏操作。我的收藏该页面展示了用户收藏的电影列表每条目包含电影封面、名称、主创人员、年份、地区、类型、评分、演员数、评价数及已点亮的收藏按钮可帮助用户集中查看自己收藏的电影信息直观了解各收藏电影的详细内容并确认收藏状态。电影搜索查询页面上方有搜索框和搜索按钮下方呈现对应关键词的电影列表每条目配有电影封面同时展示名称、主创、年份、地区、类型、评分等信息还设有收藏按钮可帮助用户快速获取搜索到的电影详情并进行收藏操作。电影推荐—协同过滤推荐算法该页面展示了系统推荐的电影列表每条目配有电影封面同时呈现电影名称、主创人员、年份、地区、类型、评分、演员数、评价数等信息还设有收藏按钮可帮助用户查看推荐的电影详情并进行收藏操作。注册登录界面页面以夜景为背景展示了系统标识与登录界面包含账号、密码输入框及登录按钮还设有注册入口可帮助用户完成账号登录或注册操作是进入系统使用后续功能的入口页面。3、项目说明一、技术栈本项目以Python作为主要开发语言基于Django框架搭建系统整体架构采用MySQL数据库完成各类数据的存储管理融合基于用户和物品的协同过滤推荐算法打造核心推荐能力借助Echarts实现数据可视化展示以HTML构建前端交互界面同时运用词云分析技术提取评论和标签中的核心关键词。二、功能模块详细介绍用户交互模块覆盖用户注册登录、电影收藏、搜索查询等核心交互操作支持用户按地域筛选电影、查看影片详情并完成收藏同时可集中管理收藏列表满足用户基础使用需求。协同过滤推荐模块基于用户和物品维度的协同过滤算法生成电影推荐列表展示推荐影片的封面、主创、评分等全维度信息支持收藏操作实现精准的个性化电影推荐。数据可视化与词云分析模块通过柱状图、折线图、饼图呈现电影地域分布、产量趋势、类型占比等数据特征用词云图提取演员相关核心关键词直观展现电影数据规律。数据存储与管理模块依托MySQL数据库存储电影基础信息、用户行为数据、可视化分析数据等全量内容保障数据存储的稳定性与可管理性。电影数据可视化分析整合多类型可视化图表从地域、年份、类型、演员关联等维度分析电影数据帮助用户洞察电影市场趋势与数据特征。电影首页提供国家/地区筛选功能展示筛选后的电影列表及影片封面、名称、评分等详情支持收藏操作是用户浏览电影的核心入口。我的收藏集中展示用户收藏的电影列表呈现每部影片的详细信息及收藏状态方便用户查看和管理收藏内容。电影搜索查询通过搜索框和搜索按钮实现关键词检索展示匹配的电影列表及详情支持收藏操作帮助用户快速找到目标影片。电影推荐基于协同过滤算法输出推荐电影列表展示影片全维度信息并支持收藏满足用户的个性化观影推荐需求。注册登录界面以夜景为视觉背景提供账号密码输入框、登录按钮及注册入口作为用户进入系统的身份验证与账号创建入口。三、项目总结本电影个性化推荐与分析系统基于PythonDjango框架开发整合协同过滤算法、Echarts可视化、词云分析及MySQL数据库构建了“用户交互-个性化推荐-数据可视化”的完整业务体系。系统针对电影筛选低效、推荐不精准、数据洞察不足的行业痛点既为用户提供注册登录、收藏、搜索、个性化推荐等基础交互功能又通过多维度可视化图表和词云分析直观呈现电影数据特征与市场趋势。该系统兼顾实用性与学习价值有效解决了传统电影浏览与分析过程中的核心问题提升了用户的使用体验与数据解读效率。4、核心代码# 验证登录defcheck_login(func):defwrapper(request):# print(装饰器验证登录)cookierequest.COOKIES.get(uid)ifnotcookie:returnredirect(/login/)else:returnfunc(request)returnwrapper# Create your views here.check_logindefindex(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name relionsMovie.objects.all()all_type{item.regionsforiteminrelions}# all_type [历城, 天桥, 长清, 章丘, 高新, 市中, 济阳, 槐荫, 历下]iftypenotinrequest.GET:# 新闻类别type_中国大陆newlistMovie.objects.filter(regions__containstype_).values()else:type_request.GET.get(type)newlistMovie.objects.filter(regions__containstype_).values()tmp[]foriteminnewlist:ifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_iditem[id]):is_like1else:is_like0item[is_like]is_like tmp.append(item)newlisttmpreturnrender(request,index.html,locals())defstar_ajax(request):res{}yidint(request.POST.get(id))uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_idyid):Like.objects.filter(uid_iduid,hid_idyid).delete()res[color]blackelse:Like.objects.create(uid_iduid,hid_idyid)res[color]redreturnJsonResponse(res)defmy_shoucang(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name newlist[]ifLike.objects.filter(uid_iduid):newlistLike.objects.filter(uid_iduid)id_list[item.hid_idforiteminnewlist]newlistMovie.objects.filter(id__inid_list).values()tmp[]foriteminnewlist:ifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_iditem[id]):is_like1else:is_like0item[is_like]is_like tmp.append(item)newlisttmpreturnrender(request,my_shoucang.html,locals())check_logindefdetail(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name id_request.GET.get(id)infoHouse.objects.get(idint(id_))ifSee.objects.filter(uid_iduid):See.objects.filter(uid_iduid).update(numF(num)1)else:See.objects.create(uid_iduid,hid_idint(id_),num1)returnrender(request,detail_new.html,locals())defscrawl_item(request): 爬取所有的电影元数据 :param request: :return: foriintqdm(range(0,201,20)):# url fhttps://movie.douban.com/j/chart/top_list?type10interval_id10:90actionNonestart{i}limit20urlhttps://movie.douban.com/j/chart/top_listpayload{type:10,interval_id:100:90,action:None,start:i,limit:20}headers{User-Agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.54 Safari/537.36}resrequests.get(urlurl,paramspayload,headersheaders,)time.sleep(10)data_jsonsres.json()fordata_jsonindata_jsons:id_data_json[id]# intid_int(id_)# rating data_json[rating][0]# floatrankdata_json[rank]# intrankint(rank)imgdata_json[cover_url]isPlayabledata_json[is_playable]kinddata_json[types]# listkind,.join(kind)regionsdata_json[regions][0]titledata_json[title]urldata_json[url]releaseDatedata_json[release_date]actorCountdata_json[actor_count]# intactorCountint(actorCount)voteNumdata_json[vote_count]# intvoteNumint(voteNum)scoredata_json[score]# floatscorefloat(score)actorsdata_json[actors]# listactors,.join(actors)# print(id_,rank,img,isPlayable,kind,regions,title,url,releaseDate,actorCount,voteNum,score,actors)ifnotMovie.objects.filter(idid_):try:Movie.objects.create(idid_,rankrank,imgimg,isPlayableisPlayable,kindkind,regionsregions,titletitle,urlurl,releaseDatereleaseDate,actorCountactorCount,voteNumvoteNum,scorescore,actorsactors)except:continuereturnHttpResponse(全部电影元数据已经爬取OK)defscrawl_comment(request): 爬取所有的电影元数据 :param request: :return: returnHttpResponse(全部电影评论已经爬取OK)check_logindeftuijian(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name traindict()historyLike.objects.all()# 0.1foriteminhistory:ifitem.uid_idnotintrain.keys():train[item.uid_id]{item.hid_id:uid}else:train[item.uid_id][item.hid_id]train[item.uid_id].get(item.hid_id,0)10historySee.objects.all()# 0.1foriteminhistory:ifitem.uid_idnotintrain.keys():train[item.uid_id]{item.hid_id:0.1*item.num}else:train[item.uid_id][item.hid_id]train[item.uid_id].get(item.hid_id,0)1*item.num# 声明一个的对象newlist[]try:itemKNN(train)item.ItemSimilarity()recommedDictitem.Recommend(int(uid))# 字典newlistMovie.objects.filter(id__inlist(recommedDict.keys()))except:print(协同过滤异常啦)passiflen(newlist)0:msg你还没有在该网站有过评论、浏览行为请去浏览吧newlistMovie.objects.order_by(-id)[:10].values()else:msg#tmp[]print(newlist)foriteminnewlist:try:iditem[id]except:iditem.idifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_idid):is_like1else:is_like0try:item[is_like]is_likeexcept:item.is_likeis_like tmp.append(item)newlisttmpreturnrender(request,tuijian.html,locals())deftest(request):returnHttpResponse(测试完成)check_logindefsearch(request):uidint(request.COOKIES.get(uid,-1))ifuid!-1:usernameUser.objects.filter(iduid)[0].name newlist[]ifrequest.methodPOST:keywordsrequest.POST.get(keywords)newlistMovie.objects.filter(title__containskeywords).values()tmp[]foriteminnewlist:ifLike.objects.filter(uid_iduid,hid_iditem[id]):is_like1else:is_like0item[is_like]is_like tmp.append(item)newlisttmpelse:keywordsreturnrender(request,search.html,locals())deflogin(request):ifrequest.methodPOST:tel,pwdrequest.POST.get(tel),request.POST.get(pwd)ifUser.objects.filter(teltel,passwordpwd):objredirect(/)obj.set_cookie(uid,User.objects.filter(teltel,passwordpwd)[0].id,max_age60*60*24)returnobjelse:msg用户信息错误请重新输入returnrender(request,login.html,locals())else:returnrender(request,login.html,locals())defregister(request):ifrequest.methodPOST:name,tel,pwdrequest.POST.get(name),request.POST.get(tel),request.POST.get(pwd)print(name,tel,pwd)ifUser.objects.filter(teltel):msg你已经有账号了请登录else:User.objects.create(namename,teltel,passwordpwd)msg注册成功请登录returnrender(request,login.html,locals())else:msgreturnrender(request,register.html,locals())deflogout(request):objredirect(/)obj.delete_cookie(uid)returnobjdefplot(request):raw_dataMovie.objects.all()# 1 每个国家 电影排行榜main1raw_data.values(regions).annotate(countCount(regions)).order_by(-count)[:10]main1_x[item[regions]foriteminmain1]main1_y[item[count]foriteminmain1]# 2 每年电影排行year_listlist(range(1999,2020))main2_xyear_list main2_y[]foryearinyear_list:main2_y.append(raw_data.filter(releaseDate__yearyear).count())# print(main1)# 3 类别被购买前十tmp[item.actorsforiteminraw_data]result_list[]foritemintmp:result_listresult_listitem.split(,)result_dict{k:result_list.count(k)forkinresult_list}result_dictsorted(result_dict.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)# 最大到最小print(result_dict)main3[{value:item[1],name:item[0]}foriteminresult_dict]tmp[item.kindforiteminraw_data]result_list[]foritemintmp:result_listresult_listitem.split(,)result_dict{k:result_list.count(k)forkinresult_list}result_dictsorted(result_dict.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)[:5]# 最大到最小print(result_dict)main4[{value:item[1],name:item[0]}foriteminresult_dict]main4_x[item[name]foriteminmain4]returnrender(request,plot.html,locals())5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看【用户名】、【专栏名称】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式