摘要針對傳統(tǒng)電影平臺內(nèi)容推送同質(zhì)化、無個性化、新用戶適配差等問題本文基于SpringBootVue3前后端分離架構(gòu)結(jié)合協(xié)同過濾算法開發(fā)智能電影推薦系統(tǒng)。系統(tǒng)實現(xiàn)電影資源管理、用戶評分建模、個性化算法推薦、推薦理由解析、用戶畫像生成、冷啟動適配等功能通過用戶與物品雙重協(xié)同過濾及興趣衰減機制優(yōu)化推薦精度可有效提升用戶觀影匹配度具備較高的實用價值與畢設研究意義。關鍵詞SpringBoot協(xié)同過濾算法電影推薦系統(tǒng)用戶畫像前后端分離一、技術(shù)架構(gòu)系統(tǒng)采用前后端分離架構(gòu)后端基于SpringBoot、MyBatis-Plus搭建業(yè)務服務搭配Redis緩存優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問效率前端通過Vue3Element Plus構(gòu)建交互界面以MySQL存儲業(yè)務數(shù)據(jù)。核心引入?yún)f(xié)同過濾推薦算法結(jié)合興趣衰減因子優(yōu)化推薦邏輯實現(xiàn)智能化個性化推送。二、核心功能模塊1. 電影庫管理統(tǒng)一維護電影基礎信息涵蓋分類、上映年份、海報、簡介等內(nèi)容支持電影上下架管控自動統(tǒng)計影片評分數(shù)據(jù)實現(xiàn)影視資源標準化運維。2. 用戶評分體系搭建1-5星精細化評分機制完整記錄用戶評分數(shù)據(jù)、評分時間與觀影偏好構(gòu)建標準化用戶-物品評分矩陣為算法推薦提供數(shù)據(jù)支撐。3. 協(xié)同過濾智能推薦融合用戶協(xié)同過濾與物品協(xié)同過濾雙算法計算用戶、影片相似度疊加興趣衰減因子弱化老舊偏好影響精準生成個性化電影推薦列表。4. 推薦理由可視化為每條推薦結(jié)果生成可視化解釋理由直觀展示推薦依據(jù)解決傳統(tǒng)算法推薦黑盒問題提升系統(tǒng)可信度與用戶體驗。5. 片單收藏與用戶畫像支持用戶收藏影片創(chuàng)建個人片單系統(tǒng)基于歷史評分、觀影記錄自動生成用戶觀影偏好畫像與觀影數(shù)據(jù)統(tǒng)計實現(xiàn)千人千面服務。6. 冷啟動與算法配置針對評分數(shù)據(jù)較少的新用戶提供高分榜單、熱門影片兜底推薦解決冷啟動問題。支持自定義最近鄰居數(shù)、相似度規(guī)則、推薦更新頻率算法可調(diào)性強。三、項目核心亮點1. 核心搭載協(xié)同過濾推薦算法區(qū)別于普通管理系統(tǒng)具備算法研究與落地價值2. 加入興趣衰減、推薦理由解析優(yōu)化傳統(tǒng)算法缺陷邏輯更貼合商業(yè)項目3. 適配新用戶冷啟動場景算法參數(shù)可配置系統(tǒng)拓展性、實用性更強4. 架構(gòu)主流、功能閉環(huán)兼具業(yè)務完整性與技術(shù)創(chuàng)新性適配畢業(yè)設計與課程設計。標簽SpringBoot, Vue3, 電影推薦系統(tǒng), 協(xié)同過濾算法, 用戶畫像, Java畢設