本系统为本科毕业设计项目，毕设题目为“基于用户画像的电影推荐系统的设计与实现”。本系统是以Django作为基础框架，采用MTV模式，数据库使用MongoDB、MySQL和Redis，以从豆瓣平台爬取的电影数据作为基础数据源，主要基于用户的基本信息和使用操作记录等行为信息来开发用户标签，并使用Hadoop、Spark大数据组件进行分析和处理的推荐系统。管理系统使用的是Django自带的管理系统，并使

增删改查门店客户管理会员卡类别增删改查门店客户级别增删改查客户记额充值.销售客户计次充值.销售咨询客户增改查 升级转正式合同客户 一键转门店客户预约客户增改查 升级转正式合同客户 一键转门店客户意向客户增改查 升级转正式合同客户 一键转门店客户合同客户增改查合作客户增改成客户管理（即将到期.已到期.已失效.正常客户）连锁门店管理连锁总店管理门店品牌管理门店分类管理生产供应商管理门店产品管理优惠券管

动态规划（Dynamic Programming）：简称DP，是一种求解多阶段决策过程最优化问题的方法。在动态规划中，通过把原问题分解为相对简单的子问题，先求解子问题，再由子问题的解而得到原问题的解。动态规划最早由理查德 · 贝尔曼于 1957 年在其著作「动态规划（Dynamic Programming）」一书中提出。这里的 Programming 并不是编程的意思，而是指一种「表格处理方法」，

这里的「流」指的是：网络上的流。：如果连通图 $G$ 是一个带权无向图，生成树 $T$ 是图 $G$ 的一个最小生成树，如果有另一棵生成树 $T_1$，$T_1 \ne T$，满足不存在树 $T^{'}$，$T^{'} \ne T$，且 $w(T^{'}) < W(T_1)$，则称 $T_1$ 是图 $G$ 的次小生成树。另一个哈希表用来存放顶点相连的边信息，哈希表的键是边的终点，值是边的权重。在

并查集（Union Find）：一种树型的数据结构，用于处理一些不交集（Disjoint Sets）的合并及查询问题。不交集指的是一系列没有重复元素的集合。合并（Union）：将两个集合合并成一个集合。查找（Find）：确定某个元素属于哪个集合。通常是返回集合内的一个「代表元素」。简单来说，并查集就是用来处理集合的合并和集合的查询。并查集中的「集」指的就是我们初中所学的集合概念，在这里指的是不相交

线段树（Segment Tree）：一种基于分治思想的二叉树，用于在区间上进行信息统计。它的每一个节点都对应一个区间leftright通常是整数。每一个叶子节点表示了一个单位区间（长度为1），叶子节点对应区间上。每一个非叶子节点的左子节点表示的区间都为，右子节点表示的的区间都为。线段树是一棵平衡二叉树，树上的每个节点维护一个区间。根节点维护的是整个区间，每个节点维护的是父亲节点的区间二等分之后的其

递归（Recursion）：指的是一种通过重复将原问题分解为同类的子问题而解决的方法。在绝大数编程语言中，可以通过在函数中再次调用函数自身的方式来实现递归。举个简单的例子来了解一下递归算法。比如阶乘的计算方法在数学上的定义为：根据阶乘计算方法的数学定义，我们可以使用调用函数自身的方式来实现阶乘函数fact(n)if n == 0:return 1以n = 6为例，上述代码中阶乘函数的计算过程如下：

广度优先搜索算法（Breadth First Search）：简称为 BFS，又译作宽度优先搜索 / 横向优先搜索。是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该算法从根节点开始，沿着树的宽度遍历树或图的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。广度优先遍历类似于树的层次遍历过程。呈现出一层一层向外扩张的特点。先看到的节点先访问，后看到的节点后访问。遍历到的节点顺序符合「先进先出」的特点，所以广度优先搜索可以

堆栈（Stack）：简称为栈。一种线性表数据结构，是一种只允许在表的一端进行插入和删除操作的线性表。我们把栈中允许插入和删除的一端称为「栈顶（top）」；另一端则称为「栈底（bottom）」。当表中没有任何数据元素时，称之为「空栈」。「插入操作」和「删除操作」。栈的插入操作又称为「入栈」或者「进栈」。栈的删除操作又称为「出栈」或者「退栈」。简单来说，栈是一种「后进先出（Last In First

链表（Linked List）：一种线性表数据结构。它使用一组任意的存储单元（可以是连续的，也可以是不连续的），来存储一组具有相同类型的数据。简单来说，「链表」是实现线性表链式存储结构的基础。以单链表为例，链表的存储方式如下图所示。如上图所示，链表通过将一组任意的存储单元串联在一起。其中，每个数据元素占用若干存储单元的组合称为一个「链节点」。为了将所有的节点串起来，每个链节点不仅要存放一个数据元素