一、论文（设计）研究背景与意义
一、选题依据和背景情况：
目前电影行业发展迅速，用户的观看习惯也不断发生变化，用户对个性化电影推荐的需求愈发强烈，基于此背景，我选择设计一个电影推荐系统。该系统具有一定的应用价值，通过收集和分析用户的行为数据，能够灵活地洞察用户的观影偏好，从而提供量身定制的电影推荐。通过这个题目我想更加深入地学习协同过滤算法，了解它的优缺点，同时学习Spring Boot、Vue、MyBatis等技术栈，提升自己的编程能力。
二、文献综述：
该系统中我运用的是基于用户协同过滤（Collaborative Filtering）算法，这是一种流行且有效的算法，该算法基于用户的历史行为，挖掘用户之间的相似性，并利用这些相似性推荐未被用户观看的影片。通过分析用户的收藏、评分、已观看影片等互动行为，协同过滤能够生成用户与影片之间的关联度分数，从而实现个性化推荐。这种方法的优势在于，它可以捕捉到用户的潜在偏好，而不仅仅依赖于影片的显性特征。该算法发展趋势良好，有多个研究方向，例如大规模数据处理、冷启动问题、个性化推荐、深度学习方法等。
三、研究的目的：
电影的观看体验不仅取决于影片的质量，还与观众的个性化偏好息息相关。用户通常会因为不同的理由选择影片， 比如导演、 演员、 评分、 类型等。 因此， 建立一个能够准确理解用户偏好的推荐系统显得尤为重要。这种系统不仅可以提升用户体验，增加用户的粘性，还能促使平台更好地进行内容分发，提高影片的曝光率与观看率。与此同时，用户习惯的变化也推动了个性化推荐技术的迅速发展。根据统计数据，越来越多的用户依赖于平台推荐来选择观看内容。对于平台而言，精准的推荐不仅可以提高用户的满意度，更能有效降低用户流失率，直接影响到平台的收益。根据相关研究，良好的推荐系统能够使得用户观看行为的转换率提高 20%-30% 。
二、论文（设计）的主要内容
一、主要内容
该程序包括以下几个模块：
1. 用户系统模块
用户注册与登录：用户能够通过注册页面创建新账号，并通过密码或社交账号进行登录。为了保障用户信息的安全，注册和登录的流程需实现安全性校验， 如密码加密存储、验证码等措施。
用户信息管理： 系统应允许用户在个人中心管理个人信息， 包括修改密码、 头像及其他相关信息。
用户行为记录：对用户的每一个行为（如收藏、观看、评论等）进行记录， 以便后续进行推荐时使用。这是协同过滤算法的基础数据。
2. 推荐系统模块
行为数据分析：通过分析用户行为数据，计算每部电影与用户之间的关联度分数。该分数应当考虑多个因素，包括用户的历史互动、观看时间等。
推荐算法实现：实现基于用户协同过滤算法的推荐逻辑。分析相似用户行 为，提取潜在偏好，生成推荐电影ID列表。同时，若推荐结果不足，则提供随机电影进行补充。
推荐结果展示： 将经过算法处理的推荐结果以友好的界面形式展示给用户， 确保用户能够方便地浏览和选择。
3. 电影管理模块
电影信息管理：导演可以上传新电影、 修改已有电影信息、 删除不再需要 的电影等。
影片评论及评分管理：导演能够查看用户对其电影的评论与评分，并根据反馈进行改进。
管理员管理功能：管理员应具有对用户、影片、评论等信息的管理权限，并提供数据统计功能，以便进行系统运营分析。
二、关键问题：
核心算法为基于用户协同过滤算法。基于用户间的相似性来预测用户可能感兴趣的内容。其核心思想是“相似用户喜欢相似物品”。具体步骤如下：
1. 用户行为数据收集：记录用户对影片的评分、观看历史等。
2. 计算用户相似度：使用余弦相似度或皮尔逊相关系数等方法，衡量用户 之间的相似度。
3. 生成推荐列表：找到与目标用户相似的K个用户，分析他们喜欢的影片， 计算推荐得分。
4. 推荐内容：根据得分将未观看的影片推荐给目标用户。
核心代码如下：
script
// Home.vue
<template>
<div>
<h1>推荐电影</h1>
<div vfor=”movie in recommendedMovies” :key=”movie.id”>
<MovieCard :movie=”movie” />
</div>
</div>
</template>
<script>
import axios from \'axios\';
import MovieCard from \'./MovieCard.vue\';
export default {
components: { MovieCard ),
data(){
return {
recommendedMovies: []
};
}，
created() {
this.fetchRecommendedMovies();
}，
methods: {
async fetchRecommendedMovies() {
const response = await axios.get(\'/api/recommendations\'); this.recommendedMovies = response.data;
}
}
};
</script>
三、研究方法:
在编程中遇到了冷启动和稀疏性问题，导致推荐结果单一，正努力查找文献寻求解决办法。
三、论文（设计）的工作方案及进度安排
1、2024年11月1日—— 2024年11月30日 前期准备、选题
2、2024年12月1日—— 2024年12月2日 确定题目
3、2024年12月3日—— 2025年1月15日 撰写开题报告
4、2025年1月16日——2025年2月5日 系统概要设计
5、2025年2月6日——2025年2月28日 系统详细设计、部署及部分编码
6、2025年3月1日—— 2025年3月15日 中期检查
7、2025年3月16日——2025年4月10日 论文撰写、完善系统程序
8、2025年4月11日—— 2025年4月15日 初稿提交
9、2025年4月16日—— 2025年5月5日 答辩稿提交
四、参考文献
[1]刘晓伟.基于协同过滤的个性化电影推荐系统[D].山东大学,2023.
[2]宋东翔,马伽洛伦,袁铭举,王怡然.基于协同过滤和NodeJS的电影推荐系统研究[J].信息与电脑(理论版),2022,34(12):143-145.
[3]刘亮均,杨柳.电影推荐系统的设计与实现[J].物联网技术,2021,11(03):86-88+92.
[4]金丹,张娇娇,李依玲,崔立新.一种改进的协同过滤算法研究——以电影推荐系统为例[J].国际商务(对外经济贸易大学学报),2020,No.192(01):128-141.
[5]张佳伟.基于深度学习与多目标优化的电影推荐系统研究[D].南京邮电大学,2023.
[6]司品印,齐亚莉,王晶.基于协同过滤算法的个性化电影推荐系统的实现[J].北京印刷学院学报,2023,v.31(06):45-52.
[7]王宁,李然,王客程,吴江,范利利.基于神经网络和注意力机制的协同过滤推荐算法的研究[J].现代电子技术,2024,47(20):95-100.
[8]阿荣.基于混合推荐的电影推荐系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2023.
[9]武玲梅,李秋萍,黄秀芳,张立强,董力量,罗芳琼.基于Django框架的电影推荐系统的设计与实现[J].电脑知识与技术,2023,v.19(04):56-61.
[10]吴猛华.基于协同过滤的影视推荐系统设计与实现[D].华东师范大学,2022.
[11]Amany M. Sarhan等.Integrating machine learning and sentiment analysis in movie recommendation systems[J].Journal of Electrical Systems and Information Technology,2024,(1)
[12]Ensieh AbbasiRad等.Co-clustering method for cold start issue in collaborative filtering movie recommender system[J].Multimedia Tools and Applications,2024,(prepublish)
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