基于协同过滤推荐算法的电影信息小程序设计

随着网络技术的发展，逐渐改变了人们的生活模式。数字技术的虚拟化、网络化为电子商务提供了发展的渠道。电子商务以及灵活的交易模式逐渐改变了大家的消费方式，人们从传统的实体购物逐渐转移到线上购物，电子商务以其方便快捷的方式带来了大量的客户。并产生大量的数据，“大数据”作为网络时代的信息矿山，无疑蕴含着巨大价值，大数据时代的到来为电影的精准营销提供了可能。用户可以随时随地的查看电影，快速评论。基于协同过滤推荐算法的电影信息小程序系统正是在这种情况下发展起来，为电影的发展提供信息化管理渠道。本文基于协同过滤推荐算法的电影信息小程序系统首先从电影信息化发展现状和问题出发，分析基于协同过滤推荐算法的电影信息小程序系统开发意义。然后结合JAVA编程和MySQL数据库存储数据。最后对系统进行设计说明和编码实现，基于协同过滤推荐算法的电影信息小程序系统包括了注册登录、电影管理、电影推荐、管理员管理等功能。基于协同过滤推荐算法的电影信息小程序系统的实施，对电影电子商务的发展提供了极大的帮助，提高了电影销售量。

协同过滤算法是从海量注册的用户信息中挖掘和自己有相同兴趣爱好，然后分析相似用户的喜好，再把他们喜欢的东西推荐给注册用户。所以协同过滤算法的核心思想是，确定注册用户具有相同爱好的用户集合。第二是获取喜好的物品排序目录。

通过协同过滤算法，对于物体集体而言，保留了各自的特征，也就是用户的偏好。在管理系统中，核心的问题是搜集用户信息，挖掘用户潜在的兴趣，以便了解用户的特性，最后进行更好的个性推荐。

协同过滤推荐系统，应用在以下几种类型的方面中，比如Tapestry，运用在工作办公中的协同过滤推荐系统，在企业邮件系统，员工会收到许多电子邮件信息。但是过多的机构发出的文件并不是每一个员工都需要进行阅读的，通过员工的特征进行过滤，从而推荐有用的需求文件，省员工的时间。在新闻浏览系统中，根据新闻的内容质量评分和当前用户的兴趣爱好，设置各个新闻的特征，为用户进行推荐。比如在今日头条中，根据用户的爱好，推荐你最喜欢的相关新闻内容。电子商务系统是应用最广泛的推荐，在用户评论时，收集用户浏览的电影列表，进行推荐感兴趣的电影，刺激用户消费，从而达成更多的交易。

协同过滤推荐算法和的关键问题是计算相似度问题，通过计算用户或者物品的相似度来进行推荐，所以用户或物品的相似度的结果直接影响推荐的准确性。相似度的推荐方法通常包括三个方面：欧几里德距离、皮尔森相关系数、余弦相似度。下面对这三种算法进行简单的设计说明。

第一，欧几里德距离

欧几里得距离也称为欧几里得杜良。在数学方法中，欧几里得距离指的是在空间中计算两点间直线距离。使用该距离成为度量空间是一个。通常使用的距离第一，计算欧几里得距离，更形象地体现用户的相似度。

第二，皮尔森相关系数

皮尔森相关系数用于度量两个变量X和Y之间的线性相关，其值介于-1与1之间。当变量X增大时，变量Y也增大，表名变量X和变量Y是正相关的，相关系数会大于0，表名变量X和变量Y不存在线性相关性。

对于一个完整的基于协同过滤推荐算法的电影信息小程序系统来说，从客户需求、到设计阶段、到系统实现，整个过程是比较漫长的，在开发过程中不可避免的会产生一些问题。为了尽可能的满足客户要求，使客户达到最大程度的满意，也为了证明各功能符合客户的要求，需要对软件进行测试，并设计测试文档。最终把测试文档和程序一并交由客户，以便证明本系统是一个合格的产品。

在测试过程中，先要制定测试计划，然后设计测试用例，最后进行测试评估，测试计划主要是制定测试的目的和方法，使用什么样的测试软件进行测试，并得出最终的测试结果。测试用例主要是根据功能模块进行测试，包括测试过程和期望的结果以及最终的结论，并根据测试用例的结果进行bug的修改，最终的测试评估根据测试结果和实际结果进行比对，进行测试级别划分，评价软件的可靠性。

软件开发的最后一个环节就是软件测试，通过本模块的测试后发现问题和解决问题。在测试阶段模块，本系统主要进行功能测试，主要包括测试网页各个连接的正确性，查看链接是否正确，是否出现错误页面。测试网页中的内容，对各功能模块的信息进行录入，查看数据库中是否存在，以及数据库的记录是否显示。数据库测试中，测试数据库的连接是否可以读取数据库中的数据，然后测试数据库是否可以存储页面录入的数据内容。

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