基于Django/springboot的个性化电影推荐系统设计与实现-协同过滤技术

项目设计目的：
本项目旨在开发一个基于Django框架的协同过滤电影推荐系统，通过分析用户的历史行为和喜好，为用户提供个性化的电影推荐。通过该系统，用户可以发现新的电影作品，提高用户对电影的满意度和粘性。

功能需求：

1. 用户注册与登录：用户可以注册新账号并登录系统。
2. 电影信息管理：管理员可以添加、编辑和删除电影信息，包括电影名称、导演、演员、类型等。
3. 用户评分管理：用户可以对已观看的电影进行评分，并修改或删除评分。
4. 推荐算法实现：系统根据用户的评分记录和其他用户的评分记录，使用协同过滤算法计算相似度，并为用户推荐具有高相似度且尚未观看过的电影。
5. 电影推荐展示：系统将根据用户的兴趣和评分记录，为用户展示个性化的电影推荐列表。
6. 用户之间的社交互动：用户可以关注其他用户，查看其评分记录和推荐列表，以便发现更多感兴趣的电影。

表结构设计：

对应的表结构设计如下：

User 表：

• id: 主键，自动生成的唯一标识符
• username: 用户名
• password: 密码

Movie 表：

• id: 主键，自动生成的唯一标识符
• title: 电影标题
• director: 导演
• actor: 演员
• genre: 类型

MovieRating 表：

• id: 主键，自动生成的唯一标识符
• user_id: 外键，关联到 User 表的 id 字段
• movie_id: 外键，关联到 Movie 表的 id 字段
• rating: 评分
• timestamp: 评分时间戳

Follow 表：

• id: 主键，自动生成的唯一标识符
• follower_id: 外键，关联到 User 表的 id 字段
• followed_id: 外键，关联到 User 表的 id 字段
• timestamp: 关注时间戳

项目结构图：

ER图：

以上是该项目的简单制作过程，如有指导，定制等需要，请私聊。