摘要
在数字化时代，个性化推荐系统已成为提升用户体验的关键技术之一。传统的电影推荐系统通常基于单一维度的评分或内容相似性，难以满足用户多样化的需求。协同过滤算法通过分析用户历史行为和偏好，能够挖掘潜在的关联性，提供更精准的推荐。然而，传统前后端耦合的系统架构在扩展性和维护性上存在局限，难以适应高并发和快速迭代的需求。本研究旨在设计并实现一种基于前后端分离架构的协同过滤电影推荐系统，结合用户行为数据和电影特征，优化推荐效果，同时提升系统的可扩展性和开发效率。
该系统采用SpringBoot作为后端框架，结合Vue.js实现动态前端交互，通过MyBatis与MySQL数据库进行数据持久化。后端实现了基于用户的协同过滤算法，计算用户相似度并生成推荐列表；前端通过RESTful API与后端通信，展示电影信息、用户评分及个性化推荐结果。系统功能包括用户注册登录、电影信息管理、评分记录、实时推荐及数据可视化分析。关键词：前后端分离、协同过滤、电影推荐系统、SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL。
数据表
用户信息表（user_profile）
用户信息表存储系统注册用户的基本信息，用户ID是该表的主键，注册时间通过函数自动生成。结构如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识（主键） |
| username | VARCHAR(50) | 用户昵称 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱（唯一） | |
| password_hash | VARCHAR(255) | 密码哈希值 |
| register_time | DATETIME | 注册时间 |
| last_login | DATETIME | 最后登录时间 |
电影信息表（movie_data）
电影信息表存储电影的基本信息，电影ID是该表的主键，包含标题、类型等属性。结构如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| movie_id | BIGINT | 电影唯一标识（主键） |
| title | VARCHAR(100) | 电影标题 |
| genre | VARCHAR(50) | 电影类型 |
| release_year | INT | 上映年份 |
| director | VARCHAR(50) | 导演 |
| avg_rating | FLOAT | 平均评分 |
用户评分表（user_rating）
用户评分表记录用户对电影的评分行为，评分ID是该表的主键，关联用户ID和电影ID。结构如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| rating_id | BIGINT | 评分记录ID（主键） |
| user_id | BIGINT | 用户ID（外键） |
| movie_id | BIGINT | 电影ID（外键） |
| score | FLOAT | 用户评分（1-5） |
| rating_time | DATETIME | 评分时间 |
博主介绍：
🎓 东南大学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、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
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