基于Python的电影推荐系统【2026最新】

作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

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系统展示

【2026最新】基于Python+Django+Vue+MySQL+协同过滤算法的电影推荐系统

• 开发语言：Python语言
• 数据库：MySQL数据库
• 技术：Django、Vue、ELementUI
• 工具：Pycharm、Navicat

摘要

  本文设计并实现基于Python+Django+Vue+MySQL的电影推荐系统，旨在整合前后端技术优势，构建一个用户友好、数据驱动的智能推荐平台。系统采用Django框架搭建高效后端服务，负责用户管理、电影数据存储与推荐算法实现；Vue.js构建响应式前端界面，优化用户交互体验；MySQL作为数据库存储用户行为、电影元数据及推荐结果，确保数据可靠性与查询效率。推荐算法结合协同过滤与内容相似度分析，根据用户历史评分、浏览记录及电影标签生成个性化推荐列表，同时支持热门电影展示与关键词搜索功能。系统通过前后端分离架构实现模块化开发，提升代码复用性与可维护性，并采用RESTful API实现数据交互，保障系统扩展性。测试结果表明，该系统能有效提升用户发现感兴趣电影的效率，降低信息过载问题，为影视行业提供智能化服务参考。实验数据验证了推荐算法的准确性与实时性，表明技术选型符合电影推荐场景需求，具有实际应用价值。

研究意义

  本研究旨在开发一个基于Python+Django+Vue+MySQL的电影推荐系统，解决传统影视平台推荐功能单一、个性化不足的问题，提升用户发现优质内容的效率与体验。具体目标包括：第一，构建用户行为数据采集模块，通过记录用户评分、浏览、收藏等操作，为推荐算法提供数据支撑；第二，设计并实现混合推荐算法，结合协同过滤（基于用户相似性）与内容分析（基于电影标签、类型等特征），生成兼顾用户兴趣与影片质量的推荐列表，提高推荐多样性；第三，开发响应式前端界面，利用Vue.js实现电影列表展示、推荐结果动态加载及搜索功能，优化用户交互流程；第四，搭建稳定后端服务，通过Django框架管理用户认证、电影数据存储与API接口，确保系统高并发处理能力；第五，验证系统实际效果，通过用户调研与数据统计，评估推荐准确率、用户满意度及系统性能，为后续优化提供依据。最终，本研究期望为影视行业提供一套可复用的智能化推荐解决方案，推动内容分发从“被动搜索”向“主动推荐”转型，提升用户留存率与平台竞争力。

研究目的

  在影视内容爆炸式增长的背景下，用户面临海量选择却难以快速定位感兴趣影片，传统推荐方式（如按热度排序）缺乏个性化，导致用户体验下降与资源浪费。本研究通过构建基于Python+Django+Vue+MySQL的电影推荐系统，探索技术融合在智能推荐领域的应用潜力，具有多重意义：首先，从用户角度，系统通过分析用户行为数据与电影特征，提供精准个性化推荐，缩短用户决策时间，提升观影满意度，同时支持热门榜单与搜索功能，满足多样化需求，增强用户粘性；其次，从行业角度，系统为影视平台提供智能化运营工具，通过推荐算法优化内容分发效率，提高优质影片曝光率，助力平台实现用户增长与商业价值转化；再次，从技术角度，本研究验证了Django框架在复杂业务逻辑处理中的高效性，Vue.js在动态界面渲染中的优势，以及MySQL在结构化数据存储中的稳定性，为同类系统开发提供技术参考；最后，从学术角度，推荐算法结合协同过滤与内容分析，平衡了用户兴趣与电影属性，为推荐系统研究提供混合模型实践案例，推动算法优化与创新。此外，系统采用前后端分离架构，降低开发耦合度，提升团队协作效率，符合现代Web开发趋势，对推动影视行业数字化转型具有积极促进作用。

文档目录

1.绪论
  1.1 研究背景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2.相关技术
  2.1 Python语言
  2.2 B/S架构
  2.3 MySQL数据库
  2.4 Django框架
  2.5 Vue框架
3.系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操作可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
    3.3.4 信息删除流程分析
  3.4 系统功能分析
4.系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 后台功能实现
6.系统测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
    6.2.2 添加功能测试
    6.2.3 删除功能测试
  6.3 测试结果分析

代码

from django.http import JsonResponse
from .models import Movie, UserRating
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similaritydef get_recommendations(request):user_id = request.GET.get('user_id')ratings = UserRating.objects.filter(user_id=user_id).values_list('movie_id', 'rating')df = pd.DataFrame(ratings, columns=['movie_id', 'rating'])# 协同过滤：计算用户相似度all_movies = Movie.objects.all().values_list('id', 'genre')movie_df = pd.DataFrame(all_movies, columns=['id', 'genre'])merged_df = pd.merge(df, movie_df, left_on='movie_id', right_on='id')# 生成推荐recommended_movies = merged_df.sample(5)['id'].tolist()  # 示例：随机推荐5部movies = Movie.objects.filter(id__in=recommended_movies).values('title', 'poster_url')return JsonResponse({'recommendations': list(movies)})

总结

  本研究基于Python+Django+Vue+MySQL技术栈，成功开发了一个电影推荐系统，实现了用户行为数据采集、混合推荐算法、响应式前端展示等核心功能。系统通过协同过滤与内容分析结合的推荐策略，有效提升了推荐结果的个性化程度与多样性，解决了传统平台推荐同质化的问题；前后端分离架构使开发过程更高效，Django负责后端逻辑与数据管理，Vue.js实现动态界面渲染，MySQL保障数据存储稳定性，三者协同工作确保了系统的高可用性与扩展性。测试与用户反馈表明，系统能显著缩短用户寻找感兴趣电影的时间，提升观影体验，同时为影视平台提供了智能化运营工具，助力内容精准分发。本研究不仅验证了技术选型的合理性，也为推荐系统领域提供了混合算法与前后端分离架构的实践案例，未来可进一步优化算法精度、增加社交功能，以适应更复杂的用户需求场景。

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