摘要
随着互联网技术的快速发展和数字化娱乐的普及，电影推荐系统逐渐成为提升用户体验的重要工具。传统的电影推荐方式主要依赖人工筛选或简单分类，难以满足用户个性化需求。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据，挖掘相似用户的偏好，能够有效提升推荐的精准度和多样性。本系统基于SpringBoot和Vue框架，结合协同过滤算法，旨在构建一个高效、智能的电影推荐平台。系统通过分析用户评分数据，实现个性化推荐，同时提供电影管理、用户管理等功能，满足不同角色的需求。关键词：协同过滤、电影推荐、SpringBoot、Vue、个性化推荐。
本系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现业务逻辑，使用MyBatis作为持久层框架，MySQL存储数据。前端采用Vue.js框架，结合Element UI组件库，实现用户友好的交互界面。系统功能主要包括用户注册登录、电影信息管理、评分记录分析、个性化推荐等模块。协同过滤算法通过计算用户相似度和电影相似度，生成推荐列表。系统还支持管理员对电影和用户数据进行管理，确保数据的准确性和安全性。关键词：Java、MySQL、MyBatis、协同过滤算法、电影管理系统。
数据表
用户信息数据表
用户信息数据表用于存储用户的基本信息，包括用户名、密码、偏好标签等属性。用户ID是该表的主键，注册时间通过函数自动生成。结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识（主键） |
| username | VARCHAR(50) | 用户登录名 |
| password_hash | VARCHAR(100) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱 | |
| register_time | DATETIME | 注册时间 |
| last_login_time | DATETIME | 最近登录时间 |
| preference_tags | VARCHAR(200) | 用户偏好标签 |
电影信息数据表
电影信息数据表存储电影的基本信息，包括名称、类型、上映时间等。电影ID是该表的主键，创建时间通过函数自动生成。结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| movie_id | BIGINT | 电影唯一标识（主键） |
| title | VARCHAR(100) | 电影名称 |
| director | VARCHAR(50) | 导演 |
| release_year | INT | 上映年份 |
| genre | VARCHAR(50) | 电影类型 |
| description | TEXT | 电影简介 |
| poster_url | VARCHAR(200) | 海报链接 |
| create_time | DATETIME | 创建时间 |
用户评分数据表
用户评分数据表记录用户对电影的评分信息，用于协同过滤算法分析。评分ID是该表的主键，评分时间通过函数自动生成。结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| rating_id | BIGINT | 评分唯一标识（主键） |
| user_id | BIGINT | 用户ID（外键） |
| movie_id | BIGINT | 电影ID（外键） |
| rating_score | FLOAT | 评分分数（1-5） |
| rating_time | DATETIME | 评分时间 |
| comment | TEXT | 用户评论 |
博主介绍：
🌟 个人简介
CSDN特邀作者 | 掘金优质创作者，深耕Java生态与现代Web开发技术栈。专业领域涵盖Java企业级开发、Spring
Boot微服务架构、前后端分离解决方案，以及学术项目的工程化实践。
📊 影响力数据
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提供全方位毕业设计解决方案，从项目规划、技术选型到源码实现的一站式服务。擅长技术难点攻坚与答疑解惑，始终以学生视角出发，深度理解学习痛点，致力于为每位学生提供最专业、最贴心的技术指导与支持。
系统介绍：
开源免费分享基于SpringBoot+Vue的协同过滤电影推荐系统管理系统设计与实现【Java+MySQL+MyBatis完整源码】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：
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项目案例参考：
最后再唠叨一句：
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