前言
  数字化转型这个大背景下，影视推荐系统由于能明显改善用户的体验，并且优化了内容分发的速度，被人们所重视，这项研究想要形成一种依靠大数据处理技术的影视推荐平台架构，这种架构包含用户观影的偏好情况，观看行为的路线以及收藏项目等诸多数据资料，利用先进算法模型达成有针对性的内容推送。
本研究在数字化转型下构建影视推荐系统，借助Hadoop、Spark、Python及NoSQL等技术，实现高效数据处理与精准个性化推荐。而且这个系统会及时记录用户的观影轨迹，偏好标签之类的用户行为数据，进而绘制出全面的用户行为画像，就界面而言，它重视用户体验，让用户可以快速找到想要观看的电影，浏览感兴趣的影片，收藏心仪的作品，而且还能依靠算法给予个性化的推荐结果，突出其精确匹配的特点，从技术角度来讲，这个平台采用分布式架构，依靠Hadoop来执行数据预处理和存储管理的任务，凭借Spark展开大规模的并行计算分析，保证了系统的可扩展性和运行性能。
从实证研究角度而言，依靠用户喜好协同筛选改良的影视推荐体系可以做到针对目标用户的精准个性化服务，这种体系的应用既给影视行业搭建了高效的推广平台，又极大地改善了观众的观影体验质量。

一、项目介绍
开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
django + vue + echarts+协同过滤算法

二、功能介绍
系统设计的初期主要工作就是搭建功能模块架构，但这只是整个开发过程中的一个阶段性的步骤，完整的系统框架需要通过系统结构化设计来完成。如图4-1所示为影视推荐系统的总体架构设计。

图4-1 系统功能结构图
此系统实行模块化结构布局，包含用户界面和管理界面两个主要部分，用户端着重实现注册登陆，查找影片，查看信息以及数据导出等基本功能，而管理端则集中力量执行权限分配，账户维护，内容更新和影片详情查询等工作事项，各个功能单元被合理地划分出来之后彼此协同合作运转起来以后，管理者就能有效执行日常业务操作活动从而保障这个平台稳定运行并且契合业务要求。

四、效果图

五、文章目录

五、文章目录
目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

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