豆瓣电影推荐系统 | Python Django 协同过滤 Echarts 打造可视化推荐平台深度学习毕业设计源码-编程阁

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1、项目介绍

技术栈
Python语言、Django框架、MySQL数据库、协同过滤推荐算法、Echarts可视化、HTML

功能模块

电影数据可视化分析
用户好评占比和点赞前十用户评论分析
电影详情信息
电影热度排行榜
后台数据管理
注册登录界面
数据采集界面

项目介绍
本项目是基于Python语言、Django框架构建的豆瓣电影推荐系统，采用MySQL存储豆瓣电影数据，借助协同过滤推荐算法分析用户行为与喜好，为用户提供个性化电影推荐。系统通过数据采集模块抓取电影相关数据，依托Echarts实现数据可视化展示，涵盖电影评分分布、影评热度等维度，同时配备注册登录、后台数据管理等功能，前端以HTML搭建交互界面，整体实现从数据采集、分析推荐到可视化展示的完整流程。

2、项目界面

（1）电影数据可视化分析
左侧导航栏含电影信息、推荐、排行榜等功能模块。页面展示电影相关词云图，呈现热门影片关键词；同时包含好评电影柱状图、评论评分占比饼图，可直观查看电影数据分布，辅助用户了解电影评价与热门趋势。

（2）用户好评占比和点赞前十用户评论分析
左侧导航栏涵盖电影信息、推荐等功能模块。页面展示电影相关词云图，呈现影片关联关键词；同时包含用户好评占比饼图，直观呈现评价分布；还有点赞数前十用户评论的柱状图，可查看高互动评论的用户数据，辅助分析影评热度与用户反馈。

（3）电影详情信息
左侧导航栏包含电影信息、推荐等功能模块。页面展示单部电影的核心详情，包括导演、类型、上映时间等基础信息，搭配影片海报，同时呈现影评分析板块，展示用户评论内容及互动数据，支持查看影片的详细信息与用户反馈。

（4）电影热度排行榜
左侧导航栏涵盖电影信息、推荐等功能模块。页面展示电影热度排行榜单，以表格形式呈现影片的名称、评分、类型、上映时间、热度等信息，每部影片旁设有 “查看” 入口，支持点击查看对应电影的详细信息，便于用户了解热门影片的核心数据。

（5）后台数据管理
包含站点管理相关功能模块，分为多个分类板块：可管理账户、社交账号类信息，支持对电影评论分析系统的电影表、评分表、评论表等数据进行增加、修改操作，还能管理站点及认证授权相关内容，同时展示最近操作记录，是系统数据与功能的后台管理入口。

（6）注册登录界面
核心功能是支持用户登录操作：包含账号、密码输入框，验证码验证区域，以及 “登录” 按钮；同时提供 “记住我” 选项、“忘记密码” 找回入口，还有 “没有账号？去注册” 的跳转链接，是用户进入系统的身份验证入口，完成验证后可访问系统功能。

（7）数据采集界面
包含爬虫脚本文件，核心功能是通过代码实现数据采集：借助多线程等方式，定向抓取外部平台的电影数据（如导演、评分、标题等信息），同时对采集过程中的异常进行捕获处理，采集到的数据会结构化展示，为系统后续的分析、可视化等功能提供数据支撑。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
核心技术以Python语言为基础，采用Django框架搭建Web服务，依托MySQL数据库存储豆瓣电影相关数据，通过协同过滤推荐算法分析用户行为偏好以实现个性化推荐，借助Echarts完成数据可视化呈现，同时结合HTML构建前端交互界面，形成从数据采集到推荐展示的完整技术体系。

二、功能模块详细介绍

电影数据可视化分析：左侧导航栏整合电影信息、推荐、排行榜等功能入口，页面核心展示电影相关词云图，呈现热门影片关键词；搭配好评电影柱状图、评论评分占比饼图，直观呈现电影数据分布特征，帮助用户快速了解电影评价与热门趋势。
用户好评占比和点赞前十用户评论分析：导航栏支持切换各类功能模块，页面包含电影关联关键词词云图，清晰展示影评核心信息；通过好评占比饼图呈现评价分布，结合点赞数前十用户评论柱状图，可分析高互动评论的用户数据，挖掘影评热度与用户反馈规律。
电影详情信息：左侧设有功能导航栏，页面聚焦展示单部电影的核心信息，涵盖导演、类型、上映时间等基础内容，搭配影片海报提升展示效果；同时设置影评分析板块，呈现用户评论内容及互动数据，满足用户查看影片详情与用户反馈的需求。
电影热度排行榜：导航栏可切换至各功能模块，页面以表格形式展示电影热度排行榜单，包含影片名称、评分、类型、上映时间、热度等核心数据；每部影片旁设置“查看”入口，支持跳转至对应电影详情页，便于用户掌握热门影片数据。
后台数据管理：涵盖多类管理板块，可对账户、社交账号等信息进行管理，支持对电影表、评分表、评论表等核心数据执行增加、修改操作；同时管理站点及认证授权相关内容，展示最近操作记录，是系统数据与功能的核心管理入口。
注册登录界面：核心承载用户身份验证功能，包含账号、密码输入框与验证码验证区域，配备“登录”按钮；提供“记住我”选项、“忘记密码”找回通道，以及注册跳转链接，完成验证后用户可访问系统全部功能。
数据采集界面：以爬虫脚本文件为核心，借助多线程技术定向抓取外部平台的电影导演、评分、标题等数据；采集过程中对异常进行捕获处理，采集到的数据结构化展示，为系统分析、可视化等功能提供底层数据支撑。

三、项目总结
本项目围绕豆瓣电影数据构建了集采集、分析、推荐、展示于一体的推荐系统，依托Python+Django技术栈搭建稳定的前后端架构，通过爬虫完成数据采集并存储至MySQL数据库，借助协同过滤算法实现个性化推荐，利用Echarts将电影评分、影评热度等数据可视化呈现。系统功能覆盖用户注册登录、数据采集管理、电影信息查看、数据可视化分析等全流程，既解决了电影数据分散、分析效率低的问题，也通过个性化推荐满足用户观影需求，具备较强的实用性与落地价值。

4、核心代码

fromdjango.shortcutsimportrender,HttpResponse,redirectfromdjango.contrib.auth.decoratorsimportlogin_requiredfromdjango.httpimportFileResponsefromdjango.shortcutsimportget_object_or_404,HttpResponseRedirectfrom.importmodelsfromdjango.db.modelsimportQfromPILimportImageimportuuidimportosimportsubprocessfrom.xietongimportUserCf@login_requireddefindex(request):ifrequest.method=='GET':type=request.GET.get('type')iftype:datas=models.Case_item.objects.all().order_by('-{}'.format(type))[:20]else:datas=models.Case_item.objects.all().order_by('-pingfen')[:20]returnrender(request,'keshihua/index.html',locals())ifrequest.method=='POST':error={}data=request.POST 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