博主介绍：✌全网粉丝10W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅点击查看作者主页，了解更多项目！
🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅
1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
2、最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈：
python、FLASK框架、大屏、猫眼电影票房、预测算法、电影推荐（协同过滤推荐算法）、爬虫
推荐算法： 协同过滤推荐算法
预测：线性回归算法进行预测。使用了 LinearRegression 类来创建一个线性回归模型，并使用 fit 方法来训练模型。然后，使用 predict 方法来预测未来的票房数据。线性回归是一种常用的监督学习算法，用于预测连续的数值输出，它假设输入特征和输出之间存在线性关系。
2、项目界面
（1）电影数据大屏
（2）数据大屏2
（3）数据中心，收藏
（4）数据分析可视化
（5）票房预测
（6）电影推荐
（7）后台数据管理
（8）注册登录
3、项目说明
本项目是基于Python语言与Flask框架开发的“猫眼电影数据可视化与智能分析平台”，聚焦猫眼电影票房数据，整合数据采集、可视化展示、智能预测与个性化推荐功能，旨在为普通用户、影视从业者及管理者提供一站式电影数据服务，解决传统电影数据分散、分析维度单一、决策缺乏数据支撑的痛点。
项目以“技术驱动数据价值”为核心，构建了完整技术体系：通过Python爬虫技术定向采集猫眼电影平台的票房数据（含实时票房、历史票房、排片率、观影人次）、电影基础信息（类型、导演、演员、上映日期）及用户行为数据（收藏、浏览记录），确保数据来源精准；以Flask框架搭建Web架构，实现前后端高效交互，支撑多模块功能落地；借助Echarts等可视化工具打造直观数据大屏，用线性回归算法实现票房预测，通过协同过滤算法生成个性化电影推荐，形成“采集-存储-分析-应用”的完整数据链路。
平台核心功能围绕8大界面展开，覆盖用户全场景需求：
- 电影数据大屏（2个界面）：作为平台核心展示入口，以动态可视化图表呈现行业宏观数据——包括全国实时票房TOP10排名、各类型电影票房占比、不同区域观影人次分布及月度票房趋势，用色彩梯度与动态刷新效果，让用户直观掌握电影市场整体态势；
- 数据中心与收藏界面：支持用户查看关注电影的详细数据（如累计票房、口碑评分、排片变化），并提供“收藏”功能，方便用户集中管理感兴趣的影片，快速追溯数据动态；
- 数据分析可视化界面：聚焦多维度深度分析，通过折线图展示单部电影的票房走势、柱状图对比同类型影片排片率、饼图呈现不同年份电影类型分布，帮助用户挖掘数据背后的市场规律，如“喜剧片在春节档的票房表现”“悬疑片的长尾票房特征”；
- 票房预测界面：基于线性回归算法构建预测模型，用户输入电影类型、排片率、上映档期等特征值后，系统通过训练好的LinearRegression模型输出未来7天/30天的票房预测结果（含预测区间与置信度），为影视发行方调整排片策略、投资者评估项目收益提供数据支撑；
- 电影推荐界面：采用协同过滤推荐算法，结合用户收藏记录、浏览偏好及电影相似性（如类型匹配、演员重合度），为用户生成个性化推荐列表，解决“选片难”问题，提升用户使用粘性；
- 后台数据管理界面：面向管理员开放，支持对采集的电影数据、用户数据进行增删改查操作——可修正异常票房数据、补充新上映电影信息、管理用户账号权限，确保平台数据的准确性与安全性；
- 注册登录界面：作为用户身份验证入口，支持手机号/邮箱注册，结合密码加密存储与会话管理，保障用户账号安全，同时为个性化推荐、收藏等功能提供身份标识，实现“一人一策”的服务体验。
整体而言，平台既满足普通用户“看数据、找好片”的需求，又为影视从业者提供票房预测、市场分析的决策工具，还为管理者提供数据管控能力，实现了“用户体验、业务支撑、管理效率”的三重价值，是连接电影数据与用户需求的高效桥梁。
4、核心代码
#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-frommathimportsqrtimportoperator#1.构建用户-->电影的倒排defloadData(files):data={};forlineinfiles:user,score,item=line.split(",");data.setdefault(user,{});data[user][item]=score;returndata#2.计算# 2.1 构造电影-->电影的共现矩阵# 2.2 计算电影与电影的相似矩阵defsimilarity(data):# 2.1 构造电影：电影的共现矩阵N={};#喜欢电影i的总人数C={};#喜欢电影i也喜欢电影j的人数foruser,itemindata.items():fori,scoreinitem.items():N.setdefault(i,0);N[i]+=1;C.setdefault(i,{});forj,scoresinitem.items():ifjnotini:C[i].setdefault(j,0);C[i][j]+=1;#2.2 计算电影与电影的相似矩阵W={};fori,iteminC.items():W.setdefault(i,{});forj,item2initem.items():W[i].setdefault(j,0);W[i][j]=C[i][j]/sqrt(N[i]*N[j]);returnW#3.根据用户的历史记录，给用户推荐电影defrecommandList(data,W,user,k=3,N=10):rank={};fori,scoreindata[user].items():#获得用户user历史记录，如A用户的历史记录为{'a': '1', 'b': '1', 'd': '1'}forj,winsorted(W[i].items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:k]:#获得与电影i相似的k个电影ifjnotindata[user].keys():#该相似的电影不在用户user的记录里rank.setdefault(j,0);rank[j]+=float(score)*w;returnsorted(rank.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:N];if__name__=='__main__':#用户，兴趣度，电影uid_score_bid=['A,1,a','A,1,b','A,1,d','B,1,b','B,1,c','B,1,e']# uid_score_bid = ['5,1,5','2,1,5', '2,1,38', '2,1,40', '2,1,44', '2,1,63', '2,1,107', '2,1,6', '2,1,14', '2,1,27', '2,1,32', '2,1,56', '2,1,77', '2,1,89', '2,1,92', '2,1,94', '2,1,111', '2,1,123', '2,1,124', '4,1,9', '4,1,15', '4,1,20', '4,1,22', '4,1,85', '4,1,95', '4,1,99', '4,1,131', '4,1,5', '4,1,38', '4,1,40', '4,1,44', '4,1,63', '4,1,107', '4,1,13', '4,1,17', '4,1,58', '4,1,8', '4,1,18', '4,1,21', '4,1,26', '4,1,34', '4,1,48', '4,1,51', '4,1,64', '4,1,70', '4,1,79', '4,1,84', '4,1,101', '4,1,106', '4,1,116', '4,1,117', '4,1,119', '4,1,126', '2,1,8', '2,1,18', '2,1,21', '2,1,26', '2,1,34', '2,1,48', '2,1,51', '2,1,64', '2,1,70', '2,1,79', '2,1,84', '2,1,101', '2,1,106', '2,1,116', '2,1,117', '2,1,119', '2,1,126']# uid_score_bid = ['1,4,257', '1,4,62', '2,4,61', '2,4,64', '2,4,68', '2,4,67']data=loadData(uid_score_bid);#获得数据W=similarity(data);#计算电影相似矩阵a=recommandList(data,W,'A',5,10);#推荐print(a)🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌
5、源码获取方式
🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅
点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻