计算机毕业设计之基于深度学习的影视推荐系统研究

本研究旨在构建一个基于深度学习的影视推荐系统研究通过对豆瓣海量的影视和评分信息进行深度挖掘和分析为豆瓣影视行业提供数据支持和决策依据。系统采用Python编程语言、Django、Vue框架结合大数据处理技术Spark、hadoop、Hive数据库技术以及数据可视化工具实现了数据爬取、清洗、存储、分析和可视化等一系列功能。系统展现了豆瓣影视市场的整体趋势、用户偏好以及制片国家表现为豆瓣及整个影视行业提供了有价值的市场洞察。该系统不仅提升了豆瓣的业务运营效率优化了营销策略和库存管理还增强了用户体验和市场竞争力。同时系统为导演和用户提供了丰富的数据资源和分析工具有助于他们更好地了解市场动态、把握创作方向和满足观看需求。未来随着大数据技术的不断进步和应用的深入系统将进一步拓展功能、提升性能成为豆瓣影视行业乃至整个文化产业的重要数据支撑平台推动行业的持续创新和发展。管理系统模块作为整个推荐系统的后台支撑包含了首页、用户管理和数据管理等子模块。首页是用户进入系统的门户用户管理负责维护和管理用户账户信息而数据管理则确保了数据的有序存储和高效访问。这三个子模块共同保证了推荐系统的稳定运行和良好性能。如图3-1所示。