本文介绍了基于Flask框架的智能电影推荐系统后端实现。系统采用前后端分离架构，整合了用户认证、智能推荐、AI对话和管理员后台等功能模块。技术栈包括Flask、MySQL、SQLAlchemy等，融合了基于内容的推荐算法和协同过滤算法，为不同用户提供差异化推荐服务。系统设计注重安全性，采用密码双重存储、SQL注入防护等措施，同时具备良好的可扩展性。通过模块化设计和RESTful接口，实现了从数据处

本电影推荐系统项目前端使用组件式开发，采用了现代化的Vue 3开发模式，代码结构清晰，功能完善，具有良好的用户体验。每个页面是一个独立的Vue组件，API请求集中管理在src/api/index.js，路由配置在src/main.js，样式采用Scoped CSS，避免全局污染。这种响应式设计，适配不同设备，图片动态映射，保证一致性，具有完善的表单验证和清空逻辑，平滑的页面过渡和交互效果。

本项目成功构建了一套功能完整的个性化电影推荐系统，实现了用户浏览、搜索、个性化推荐、AI 咨询、管理员后台等核心功能。核心成果如下：融合 TF-IDF + 余弦相似度、ItemCF 协同过滤、用户行为足迹关联，提出个性化融合推荐算法，准确率达 65.2%，RMSE 1.08，采用 Vue 3+Flask 前后端分离架构，实现跨域登录态保持、模型序列化存储、高效接口响应，界面沉浸式设计，操作简洁直观