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1、项目介绍
技术栈
以Python为核心开发语言，基于Django框架搭建系统架构，采用MySQL数据库存储数据，整合协同过滤推荐算法实现推荐功能，数据源来源于豆瓣电影，结合Echarts可视化库与HTML完成前端展示和交互。
功能模块
- 电影首页
- 我的收藏
- 系统可视化
- 每年电影个数折线图分析
- 每年电影平均评分折线图分析
- 电影类别饼图分析
- 国家电影个数饼图分析
- 导演电影个数排行榜展示
- 演员电影个数排行榜展示
- 电影评价人数排行榜展示
- 评分评价人数散点图分析
- 电影详情词云图分析
- 我的收藏列表管理
项目介绍
本电影推荐系统是一款功能丰富的综合性应用，核心目标是为用户提供个性化的电影推荐服务。系统基于Python和Django技术开发，借助MySQL数据库稳定存储电影及用户相关数据，核心运用协同过滤算法，分析豆瓣电影的用户评分数据，挖掘用户与电影之间的相似性，从而实现精准的个性化推荐。前端以HTML搭建页面框架，结合Echarts将电影数据转化为折线图、饼图、词云图等可视化形式呈现，同时提供电影收藏、排行榜查看等功能，既满足用户对个性化推荐的需求，也能直观展现电影各类数据特征。
2、项目界面
（1）电影数据分析
左侧导航栏包含电影首页、我的收藏、系统可视化等功能模块，系统可视化下又细分每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜等功能，右侧展示了用户收藏电影的国家排行榜柱状图和类别饼图等可视化分析内容。
（2）我的收藏列表
左侧导航栏包含电影首页、我的收藏、系统可视化等功能模块，系统可视化下又细分每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜、演员电影个数排行榜、电影评价人数排行榜、评分评价人数散点图、电影详情词云图等功能，右侧展示了用户收藏的电影条目，每个条目包含电影封面、名称、导演、主演、简介、评分、评价数、时长及收藏状态等信息。
（3）系统首页
主要包含电影首页、我的收藏、系统可视化等功能模块，其中系统可视化又涵盖每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜、演员电影个数排行榜、电影评价人数排行榜、评分评价人数散点图、电影详情词云图等可视化分析功能，同时还具备推荐电影、收藏列表等功能，可展示数据统计、系统信息及开发者信息等内容。
（4）各地区电影数据分析
主要以饼图的形式展示不同国家和地区的电影数量占比，可直观呈现各国家和地区电影数量的分布情况，帮助用户快速了解电影的地域分布特征。
（5）词云图分析
主要以词云图的形式展示电影详情中的高频词汇，可直观呈现电影相关的核心关键词分布，帮助用户快速把握电影的关键信息与主题。
（6）演员电影个数排行榜
主要以柱状图的形式展示演员电影个数排行情况，可直观查看不同演员参演电影数量的对比，帮助用户快速了解演员的作品数量分布。
3、项目说明
一、技术栈
本项目以Python为核心开发语言，基于Django框架搭建系统整体架构，采用MySQL数据库存储豆瓣电影及用户相关数据；整合协同过滤推荐算法实现个性化电影推荐功能，结合Echarts可视化库与HTML完成前端页面的展示与交互，全方位支撑系统的功能实现。
二、功能模块详细介绍
- 电影首页：作为系统核心入口，涵盖推荐电影、收藏列表等功能，展示数据统计、系统信息及开发者信息，同时关联系统可视化下的各类分析功能，为用户提供一站式的电影浏览与功能导航。
- 我的收藏：左侧配备包含多模块的导航栏，右侧展示用户收藏的电影条目，每条目涵盖封面、名称、导演等全维度信息，支持用户查看和管理收藏内容。
- 系统可视化：下设多类数据分析功能，可通过折线图、饼图、柱状图等形式呈现电影数据，覆盖年份数量、评分、类别、地区分布等多维度分析方向，直观展现电影数据特征。
- 每年电影个数折线图分析：以折线图形式展示不同年份电影数量变化趋势，清晰呈现电影数量随时间的波动规律。
- 每年电影平均评分折线图分析：通过折线图呈现各年份电影平均评分变化，帮助用户了解电影评分的时间分布特征。
- 电影类别饼图分析：以饼图形式展示不同电影类别的数量占比，直观呈现电影类型的分布情况。
- 国家电影个数饼图分析：借助饼图展示各国家/地区电影数量占比，清晰呈现电影的地域分布特征。
- 导演电影个数排行榜展示：以排行榜形式呈现导演的作品数量，直观对比不同导演的电影产出情况。
- 演员电影个数排行榜展示：通过柱状图展示演员参演电影数量排行，清晰呈现不同演员的作品数量差异。
- 电影评价人数排行榜展示：以排行榜形式呈现电影评价人数情况，帮助用户了解影片的受众关注度。
- 评分评价人数散点图分析：通过散点图分析电影评分与评价人数的关联，挖掘两者间的潜在关系。
- 电影详情词云图分析：以词云图形式展示电影详情的高频词汇，快速呈现影片的核心主题与关键信息。
- 我的收藏列表管理：支持用户查看、管理收藏的电影列表，清晰展示收藏影片的全维度信息，满足用户收藏管理需求。
三、项目总结
本电影推荐系统是一款集个性化推荐与多维度数据可视化于一体的综合性应用，基于Python+Django框架构建，依托MySQL存储豆瓣电影数据，核心运用协同过滤算法实现精准的个性化推荐。系统前端通过Echarts将电影数据转化为折线图、饼图、词云图等多种可视化形式，覆盖年份、类别、地域、演员等多维度分析方向，同时提供电影收藏、排行榜查看等功能。既满足了用户对个性化电影推荐的核心需求，也通过直观的可视化分析，帮助用户全面了解电影各类数据特征，提升了用户的使用体验与数据认知效率。
4、核心代码
fromdjango.shortcutsimportrender,redirect,HttpResponsefromdjango.httpimportJsonResponsefromdjango.urlsimportreversefromdjango.db.modelsimportSum,Count,Min,Max,Q,Avgfromdjango.db.modelsimportQ,Ffromdjango.viewsimportViewfromdjango.utils.decoratorsimportmethod_decoratorimportosimporttimeimportdatetimeimportjsonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportwarnings warnings.filterwarnings('ignore')#@method_decorator(check_login,name='get') #classIndexView(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/index.html',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})#@method_decorator(check_login,name='get') #classwelcomeView(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/welcome.html',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})#@method_decorator(check_login,name='get') #classwelcome1View(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/welcome1.html',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})#@method_decorator(check_login,name='get') #classunicodeView(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/unicode.html',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})#@method_decorator(check_login,name='get') #classloginView(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})5、源码获取方式
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