摘要

在数字化时代，电影推荐系统已成为提升用户体验和平台商业价值的重要工具。传统的推荐方法依赖于人工筛选或简单的内容匹配，难以满足用户个性化需求。协同过滤技术通过分析用户历史行为和偏好，能够挖掘潜在兴趣，提供更精准的推荐。随着SpringBoot、Vue等现代技术的发展，构建高效、可扩展的推荐系统成为可能。本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，解决传统推荐方法的局限性，提升推荐准确性和用户满意度。关键词：协同过滤、电影推荐、个性化推荐、用户行为分析、SpringBoot。

本研究采用SpringBoot2作为后端框架，结合Vue3实现前后端分离，利用MyBatis-Plus简化数据库操作，并基于MySQL8.0存储数据。系统核心功能包括用户注册登录、电影信息管理、评分记录采集以及协同过滤推荐算法实现。通过用户-电影评分矩阵计算相似度，结合基于用户和基于物品的协同过滤策略生成推荐列表。系统还提供电影分类浏览、热门推荐和个性化推荐模块，确保多样化的推荐结果。关键词：SpringBoot2、Vue3、MyBatis-Plus、MySQL8.0、协同过滤算法。

数据表

用户信息表

用户信息表存储用户的基本信息，包括唯一标识、用户名、密码等字段，用户注册时自动生成创建时间，用户ID是该表的主键。结构表如表3-1所示。

电影信息表

电影信息表存储电影的基本属性，包括电影ID、名称、类型、封面图等，电影ID是该表的主键。结构表如表3-2所示。

用户评分记录表

用户评分记录表存储用户对电影的评分数据，用于协同过滤算法的计算，评分ID是该表的主键。结构表如表3-3所示。

博主介绍：

​🎓简介： 软件工程专业毕业 | CSDN 博客达人 | 全栈项目开发实践​
参与过多个企业级软件项目的设计与开发，熟悉从需求分析、架构设计到编码测试的全流程。现在创建计算机毕设工作室团队，专注 Java
全栈项目、Python 实用工具软件、Web
管理系统开发，涵盖电商、教育、办公等多个课题的计算机毕设开发、定制、远程、文档编写指导。各类软件项目 30 + 个，累计售出 1000 +
套。​

🎯 核心服务：​提供自主开发的各类软件项目源码及部署服务，包括电商平台、在线教育系统、企业办公
OA、数据分析等。项目均包含完整文档、演示案例和技术支持，可满足学习研究、二次开发或商用的不同需求。

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系统介绍：

开源免费分享Java Web 协同过滤电影推荐系统系统源码-SpringBoot2+Vue3+MyBatis-Plus+MySQL8.0【含文档】可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名就是联系方式

项目案例参考：

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