基于协同过滤推荐算法的影视推荐系统

作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

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系统展示

【2025最新】基于协同过滤推荐算法+Java+SpringBoot+Vue+MySQL的影视推荐系统，前后端分离。

开发语言：Java
数据库：MySQL
技术：SpringBoot、Vue、Mybaits Plus、ELementUI
工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven

前台界面

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后台界面

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摘要

本文研究了基于协同过滤推荐算法的影视推荐系统。该系统通过分析用户的历史观影行为和偏好，利用协同过滤算法预测用户可能感兴趣的新影视作品，从而提供个性化的推荐服务。该系统不仅提高了用户观影的满意度和效率，还增强了影视平台的用户粘性和市场竞争力。

研究意义

在大数据时代，用户面临海量影视资源的选择困难。基于协同过滤的影视推荐系统能够精准分析用户兴趣，提供个性化推荐，有效缓解信息过载问题。这不仅提升了用户的观影体验，还促进了影视作品的精准营销，为影视产业带来了显著的经济效益。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个高效、准确的基于协同过滤算法的影视推荐系统。通过深入分析用户观影数据，挖掘用户兴趣偏好，为用户提供高质量的个性化推荐服务。同时，该系统还具备用户注册与管理、电影分类浏览、评分与评论等功能，旨在全面提升用户的观影体验和平台的竞争力。

文档目录

1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析

代码

import java.util.*;  class User {  String id;  Map<String, Integer> ratings; // 电影ID到评分的映射  public User(String id) {  this.id = id;  this.ratings = new HashMap<>();  }  public void addRating(String itemId, int rating) {  ratings.put(itemId, rating);  }  public Map<String, Integer> getRatings() {  return ratings;  }  
}  class CollaborativeFiltering {  // 计算两个用户之间的相似度（这里使用皮尔逊相关系数）  public static double calculateSimilarity(Map<String, Integer> ratings1, Map<String, Integer> ratings2) {  Set<String> commonItems = new HashSet<>(ratings1.keySet());  commonItems.retainAll(ratings2.keySet());  if (commonItems.isEmpty()) return 0;  int sum1 = 0, sum2 = 0, sumSq1 = 0, sumSq2 = 0, pSum = 0;  for (String item : commonItems) {  int r1 = ratings1.get(item);  int r2 = ratings2.get(item);  sum1 += r1;  sum2 += r2;  sumSq1 += r1 * r1;  sumSq2 += r2 * r2;  pSum += r1 * r2;  }  int n = commonItems.size();  double num = pSum - (sum1 * sum2 / n);  double den = Math.sqrt((sumSq1 - sum1 * sum1 / n) * (sumSq2 - sum2 * sum2 / n));  if (den == 0) return 0;  return num / den;  }  // 为用户推荐物品  public static List<String> recommendItems(Map<User, Map<String, Integer>> usersRatings, String targetUserId, int numRecommendations) {  User targetUser = null;  for (User user : usersRatings.keySet()) {  if (user.id.equals(targetUserId)) {  targetUser = user;  break;  }  }  if (targetUser == null) return Collections.emptyList();  Map<String, Double> scores = new HashMap<>();  for (User otherUser : usersRatings.keySet()) {  if (!otherUser.id.equals(targetUserId)) {  double sim = calculateSimilarity(targetUser.getRatings(), otherUser.getRatings());  if (sim > 0) {  for (Map.Entry<String, Integer> entry : otherUser.getRatings().entrySet()) {  String itemId = entry.getKey();  if (!targetUser.getRatings().containsKey(itemId)) {  scores.put(itemId, scores.getOrDefault(itemId, 0.0) + sim * entry.getValue());  }  }  }  }  }  // 根据分数排序并选取前numRecommendations个  PriorityQueue<Map.Entry<String, Double>> sortedScores = new PriorityQueue<>(  (e1, e2) -> Double.compare(e2.getValue(), e1.getValue())  );  scores.forEach((k, v) -> sortedScores.add(new AbstractMap.SimpleEntry<>(k, v)));  List<String> recommendations = new ArrayList<>();  for (int i = 0; i < numRecommendations && !sortedScores.isEmpty(); i++) {  recommendations.add(sortedScores.poll().getKey());  }  return recommendations;  }  
}  // 示例用法  
public class Main {  public static void main(String[] args) {  // 初始化用户和评分数据（此处仅为示例）  // ...  // 调用推荐函数  // List<String> recommendations = CollaborativeFiltering.recommendItems(usersRatings, "user1", 5);  // System.out.println(recommendations);  }  
}