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J002 Vue+SpringBoot电影推荐可视化系统|双协同过滤推荐算法评论情感分析spark数据分析|配套文档1.34万字

news 2025/9/13 5:58:32

文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片

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编号: J002

视频

spark+vue+springboot 电影大数据推荐情感分析bilstm 可视化协同过滤推荐算法系统源码全套

1 系统简介

本系统是一个基于Vue.js和Spring Boot技术栈构建的智能电影推荐可视化平台。系统采用前后端分离架构，通过三个不同的Vue前端界面（网站系统、管理系统、数据大屏）为用户、管理员和数据分析师提供差异化服务。系统集成了多种推荐算法（UserCF协同过滤、ItemCF推荐、LSTM情感分析等），结合MySQL数据库存储海量电影数据，为用户提供个性化电影推荐服务。同时，系统具备完善的数据可视化功能，支持电影评分统计、票房分析、用户行为分析等多维度数据展示，为电影行业决策提供数据支撑。

2 功能设计

系统采用经典的B/S架构模式，分为表现层、业务逻辑层和数据持久层。前端使用Vue.js框架配合Vue-router、ECharts等组件库构建响应式用户界面，后端基于Spring Boot框架提供RESTful API服务，使用MyBatis-Plus作为ORM框架简化数据库操作。系统核心推荐引擎集成了协同过滤算法和深度学习模型，通过分析用户历史行为和电影特征实现智能推荐。数据层采用MySQL关系型数据库确保数据一致性和可靠性。整体架构具有高内聚低耦合的特点，支持水平扩展，便于后期功能迭代和性能优化，为用户提供流畅的交互体验。

2.1系统架构图

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2.2 功能模块图

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2.3 配套文档 1.34万字

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2.4 项目目录

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3 网站功能展示

3.1 登录 & 注册

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3.2 主页 & 数据统计

提供网站的整体数据概览和统计信息，可能包括各种类型电影的数据统计等，让用户对网站运营状况有所了解。【查看电影出品国和各种类型电影的统计】
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3.3 推荐算法

这是系统的核心功能之一。利用用户协同过滤 (UserCF) 和物品协同过滤 (ItemCF) 算法为用户推荐电影。

UserCF (基于用户的协同过滤): 根据与当前用户兴趣相似的其他用户的偏好来推荐电影。
ItemCF (基于物品的协同过滤): 根据用户之前喜欢过的电影找到与其相似的其他电影进行推荐。

3.4 可视化分析

评论分析: 以图表等可视化方式展示电影评论的相关数据，如热门评论、评分等。
电影出品分析: 可视化展示电影相关数据，如电影的出品国、类型分析等。
电影地图分析：根据电影的出品国，通过世界地图的颜色形式可视化出来。

3.5 词云分析

词云分析: 对歌曲歌词进行文本分析，生成词云图，直观展示歌词中高频出现的关键词，帮助用户快速了解歌曲主题或风格。
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3.6 修改密码

提供用户更改密码的功能。
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3.7 数据查询

允许用户根据关键词、电影、演员等条件查询电影信息。
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3.8 电影详情

通过评分控件可以进行电影评分
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评论通过LSTM进行情感分析，会给出情感分析的结果（好评 or 差评）

4 管理系统功能展示

4.1 登录

该模块主要面向系统管理员，用于对网站内容、用户和数据进行管理和维护。
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4.2 主页

查看目前系统运行情况的统计，还可以通过图形分析目前用户的来源【饼图】，以及用户性别【柱状图图】
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4.3 管理个人信息

用户可以自行管理和修改个人资料，如昵称、头像、密码等。
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4.4 权限

对系统用的权限进行管理
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4.5 用户管理

对系统用户进行管理。
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4.6 电影管理

对电影信息进行管理，包括电影名称、类型、简介、评分、封面等。
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4.7评论管理

管理用户对电影的评论，包括审核、删除违规评论等。
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5 可视化大屏功能展示

5.1 数据大屏

评分分析、登录分析、评论分析、交互分析、登录分析、热门类型分析、评分分析、国产分析、词云分析等多维度数据可视化展示示。
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6 程序代码

6.1 代码说明

代码介绍：该Java协同过滤电影推荐系统基于用户行为数据实现个性化推荐。系统核心使用基于用户的协同过滤算法，通过余弦相似度计算用户之间的兴趣相似度。首先构建用户-歌曲评分矩阵存储播放数据，然后为每个用户计算Top-N相似用户群。推荐生成阶段，系统聚合相似用户看过但目标用户未接触的电影，根据相似度权重计算歌曲推荐得分，最后输出得分最高的电影作为推荐结果。算法采用内存数据结构存储关系，支持实时更新用户行为。系统包含关键模块：评分数据管理、相似度计算引擎、推荐生成器。通过调整相似用户数量和推荐条目数，可平衡推荐精度与计算效率，适合中等规模电影平台的推荐场景。

6.2 流程图

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6.3 代码实例

import java.util.*;public class MovieRecommender {// 用户-电影评分矩阵 (用户ID -> (电影ID -> 评分))private Map<Integer, Map<Integer, Double>> userMovieRatings;public MovieRecommender() {userMovieRatings = new HashMap<>();}// 添加用户评分public void addRating(int userId, int movieId, double rating) {userMovieRatings.computeIfAbsent(userId, k -> new HashMap<>()).put(movieId, rating);}// 计算余弦相似度private double cosineSimilarity(Map<Integer, Double> user1, Map<Integer, Double> user2) {double dotProduct = 0.0;double norm1 = 0.0;double norm2 = 0.0;// 遍历用户1评分的电影for (Map.Entry<Integer, Double> entry : user1.entrySet()) {int movieId = entry.getKey();double rating1 = entry.getValue();// 如果用户2也评分了该电影if (user2.containsKey(movieId)) {double rating2 = user2.get(movieId);dotProduct += rating1 * rating2;}norm1 += Math.pow(rating1, 2);}// 计算用户2的范数for (double rating : user2.values()) {norm2 += Math.pow(rating, 2);}if (norm1 == 0 || norm2 == 0) return 0;return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));}// 获取最相似的用户private List<Integer> getSimilarUsers(int targetUserId, int topN) {Map<Integer, Double> targetUser = userMovieRatings.getOrDefault(targetUserId, new HashMap<>());PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Double>> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> Double.compare(b.getValue(), a.getValue()));for (int userId : userMovieRatings.keySet()) {if (userId == targetUserId) continue;double similarity = cosineSimilarity(targetUser, userMovieRatings.get(userId));pq.offer(new AbstractMap.SimpleEntry<>(userId, similarity));}List<Integer> similarUsers = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < topN && !pq.isEmpty(); i++) {similarUsers.add(pq.poll().getKey());}return similarUsers;}// 生成电影推荐public List<Integer> recommendMovies(int targetUserId, int numRecommendations) {Map<Integer, Double> targetUser = userMovieRatings.get(targetUserId);List<Integer> similarUsers = getSimilarUsers(targetUserId, 5);Map<Integer, Double> movieScores = new HashMap<>();// 计算未观看电影的推荐分数for (int userId : similarUsers) {Map<Integer, Double> ratings = userMovieRatings.get(userId);for (Map.Entry<Integer, Double> entry : ratings.entrySet()) {int movieId = entry.getKey();double rating = entry.getValue();// 跳过目标用户已经看过的电影if (targetUser.containsKey(movieId)) continue;// 加权求和：相似度 * 评分movieScores.put(movieId, movieScores.getOrDefault(movieId, 0.0) + rating);}}// 按推荐分数排序PriorityQueue<Map.Entry<Integer, Double>> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> Double.compare(b.getValue(), a.getValue()));pq.addAll(movieScores.entrySet());// 返回前N个推荐List<Integer> recommendations = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < numRecommendations && !pq.isEmpty(); i++) {recommendations.add(pq.poll().getKey());}return recommendations;}// 测试用例public static void main(String[] args) {MovieRecommender recommender = new MovieRecommender();// 添加样本数据recommender.addRating(1, 101, 4.5);recommender.addRating(1, 102, 3.0);recommender.addRating(2, 101, 4.0);recommender.addRating(2, 103, 5.0);recommender.addRating(3, 102, 2.5);recommender.addRating(3, 103, 4.5);recommender.addRating(3, 104, 3.5);// 为用户1生成推荐List<Integer> recommendations = recommender.recommendMovies(1, 2);System.out.println("为用户1推荐的电影: " + recommendations);}
}