湖北第二师范学院
本科毕业论文（设计）
开题报告
论文（设计）题目: | |
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填表时间： 年 月 日
填表说明：
1．《开题报告》须由指导教师和开题答辩小组集中开题指导并修改后由学生本人填写。指导教师、开题答辩小组及学院负责人在学生填写后，应在相应栏目里填写意见。最后由学院盖章备案保存。
2．学生须按栏目填写《开题报告》，不得作实质性改变，填写应详细完整。
拟选 题目 | |
选题依据及研究意义 1、选题依据 随着互联网技术的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户在海量数据中寻找自己感兴趣的内容变得愈发困难。电影作为一种广受欢迎的文化娱乐形式，其数量也在迅速增长，用户在选择观看哪部电影时常常感到迷茫。因此，开发一个高效、准确的个性化电影推荐系统显得尤为重要。 当前市场上虽已存在多个电影推荐平台，但它们在个性化推荐方面仍存在诸多不足，如推荐算法单一、用户画像不准确、推荐内容不够丰富等问题。此外，随着用户需求的多样化，一个集电影推荐、资讯获取、用户互动等多功能于一体的综合平台更能满足用户的使用需求。 SpringBoot和Vue作为当前流行的后端和前端框架，以其高效、简洁、易扩展的特点，为开发这样的综合平台提供了有力的技术支持。SpringBoot简化了Spring应用的初始搭建和开发过程，而Vue则以其数据驱动的视图更新和组件化的开发方式，极大地提升了前端开发效率和用户体验。 2、研究意义 通过个性化推荐算法，系统能够准确捕捉用户的兴趣和偏好，为用户推荐符合其口味的电影，从而提高用户满意度和忠诚度。系统能够根据用户的推荐结果，智能调整热门电影、最新上映等推荐内容的展示顺序，使资源得到更有效的利用。 通过提供电影资讯、影评分享等功能，系统能够增强用户对电影行业的了解和关注，推动电影产业的健康发展。在开发过程中，需要不断探索和优化推荐算法，提升系统的准确性和稳定性。这不仅能够提升系统的技术水平，还能够为相关领域的研究提供有益的参考。通过在线留言、论坛交流等功能，系统能够为用户提供一个交流和分享的平台，增强用户之间的互动和粘性。在开发过程中，需要重视用户数据的安全和隐私保护，通过合理的权限管理和数据加密措施，确保用户信息的安全性和隐私性。 综上所述，基于推荐算法的个性化电影推荐系统的设计与实现具有重要的研究意义和应用价值，不仅能够提升用户体验和满意度，还能够推动技术进步和电影产业的发展。 | |
选题的研究现状 1、国内研究现状 随着在线娱乐服务的蓬勃发展，国内对个性化电影推荐系统的研究日益深入。近年来，国内学者和企业在推荐算法、系统架构设计、用户体验优化等方面取得了显著进展。 国内研究者不断探索和优化推荐算法，以提升推荐结果的准确性和多样性。基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等算法被广泛应用于电影推荐系统中。同时，混合推荐算法也逐渐成为研究热点，通过结合多种算法的优点，进一步提高推荐效果。国内电影推荐系统通常采用分布式架构，以确保系统的高可用性和可扩展性。同时，为了提升用户体验，系统还注重响应速度和界面友好性。此外，随着大数据和人工智能技术的发展，国内电影推荐系统也开始引入这些先进技术，以提供更智能化的推荐服务。国内电影推荐系统注重用户体验的优化，通过提供丰富的推荐内容、个性化的界面设计、便捷的交互方式等，提升用户的满意度和忠诚度。同时，系统还通过收集用户反馈和数据，不断优化推荐算法和系统功能，以满足用户的多样化需求。 2、国外研究现状 国外在电影推荐系统领域的研究起步较早，积累了丰富的经验和成果。近年来，国外学者和企业在推荐算法、系统性能评估、用户隐私保护等方面取得了重要进展。 国外研究者对推荐算法的研究更为深入，不仅关注算法的准确性和多样性，还注重算法的可解释性和鲁棒性。此外，国外还涌现出许多新的推荐算法，如基于图的推荐算法、基于社交网络的推荐算法等，为电影推荐系统提供了更多的选择。国外在电影推荐系统性能评估方面有着更为完善的方法和指标。除了常见的准确率、召回率等指标外，还引入了覆盖率、多样性、新颖性等指标来全面评估推荐系统的性能。这些指标为优化推荐算法和提升系统性能提供了有力的支持。国外在电影推荐系统中非常注重用户隐私的保护。通过采用差分隐私、联邦学习等技术手段，确保用户数据的安全性和隐私性。同时，国外还制定了严格的法律法规来规范数据的使用和保护，为用户提供了更加安全的使用环境。 综上所述，国内外在电影推荐系统领域的研究都取得了显著的进展。然而，随着用户需求的不断变化和技术的不断发展，电影推荐系统仍面临着诸多挑战和机遇。未来，需要继续深入研究推荐算法、优化系统架构设计、提升用户体验和保护用户隐私等方面的工作，以推动电影推荐系统的不断发展和完善。 | |
拟研究的主要内容和思路 1、主要内容 系统架构设计：设计并实现基于SpringBoot和Vue的个性化电影推荐系统架构。确保系统具备高可用性和可扩展性，能够处理大量用户请求和数据存储。 用户角色与功能实现：实现首页的热门电影、最新上映、高评分电影等推荐内容展示。提供个性化推荐功能，根据用户历史行为和兴趣偏好生成推荐列表。实现个人中心的用户信息管理、历史记录查看、收藏管理等功能。提供电影资讯的订阅和接收更新通知功能。实现电影搜索与收藏功能，方便用户快速找到并保存感兴趣的影片。允许用户在电影详情页或论坛中发表留言，并进行点赞、回复等操作。提供电影论坛，支持分类浏览和讨论。展示系统公告和电影详细信息，支持电影分类浏览和评分功能。 管理员角色与功能实现：实现用户管理功能，包括用户注册、审核、删除等操作。实现电影管理功能，包括添加、编辑、删除电影信息，以及审核电影资讯内容。对电影进行分类管理，如动作、悬疑、喜剧、爱情等。实现公告管理功能，包括发布、编辑、删除系统公告信息。管理论坛帖子，包括审核、删除、置顶等操作。通过图表统计功能分析用户行为、电影评分等数据。定期备份系统数据，确保数据安全。管理不同用户的权限，确保系统安全性。 推荐算法研究与实现：研究和分析现有的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。根据系统需求选择合适的推荐算法，并进行优化和调整。实现基于用户行为推荐算法的个性化电影推荐服务。允许用户根据推荐结果筛选和排序，如按评分、上映时间等。 2、研究思路 需求分析：深入调研用户对电影推荐系统的需求，包括功能需求、性能需求、界面需求等。分析管理员对系统的管理需求，确保系统具备完善的管理功能。 技术选型：根据需求分析结果，选择合适的开发框架和技术栈，SpringBoot和Vue。确定数据库类型和存储方案，确保系统能够高效处理大量数据。 系统设计：设计系统架构和模块划分，确保系统具备高可用性和可扩展性。设计数据库表结构和数据关系，确保数据的一致性和完整性。 算法研究与实现：深入研究和分析现有的推荐算法，选择适合系统的推荐算法。对推荐算法进行优化和调整，提高推荐结果的准确性和多样性。 开发与测试：按照系统设计进行开发，实现各项功能。进行单元测试、集成测试和系统测试，确保系统的稳定性和可靠性。 | |
研究的创新点及重难点 1、创新点 个性化推荐算法优化：结合多种推荐算法的优点，如基于内容的推荐和协同过滤推荐，实现混合推荐算法，提高推荐结果的准确性和多样性。引入深度学习技术，如深度神经网络和卷积神经网络，对用户和电影的特征进行学习，提高推荐系统的准确性和泛化能力。 用户体验优化：提供丰富的推荐内容和个性化的界面设计，提升用户的满意度和忠诚度。引入自然语言处理技术，提高系统的交互性和智能化程度。 数据安全和隐私保护：采用差分隐私、联邦学习等技术手段，确保用户数据的安全性和隐私性。设计完善的权限管理机制，防止数据泄露和非法访问。 2、重难点 推荐算法的选择与优化：需要深入研究和分析现有的推荐算法，选择适合系统的推荐算法，并进行优化和调整，以提高推荐结果的准确性和多样性。 用户隐私保护与数据安全：在实现个性化推荐的同时，需要确保用户数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和非法访问。 系统稳定性与可扩展性：系统需要具备高可用性和可扩展性，能够处理大量用户请求和数据存储，同时保证系统的稳定性和可靠性。 | |
研究进程安排 2024.11.08-2024.11.30 完成论文选题、开题 2024.11.30-2024.12.20 完成方案设计 2024.12.20-2025.03.10 完成系统开发、中期检查 2025.03.10-2025.03.20 系统测试、完善 2025.03.20-2025.04.20 论文第一稿、复制比检测 2025.04.20-2025.04.30 论文第二稿、复制比检测 2025.05.01-2025.05.10 论文第三稿（定稿）、复制比检测 2025.05.10-2025.05.24 答辩工作准备、完成答辩、提交材料 | |
主要参考文献 [1]Airen Sonu,Agrawal Jitendra. Movie Recommender System Using Parameter Tuning of User and Movie Neighbourhood via Co-Clustering[J]. Procedia Computer Science,2023,218. [2]Behera Gopal,Nain Neeta. Collaborative Filtering with Temporal Features for Movie Recommendation System[J]. Procedia Computer Science,2023,218. [3]许张贤. 基于深度学习与对象感知的个性化电影推荐系统[D].南京邮电大学,2022. [4]张鹏飞. 基于数据挖掘的个性化电影推荐系统设计与实现[D].杭州电子科技大学,2022. [5]胡俊凯. 基于Web的个性化电影推荐系统设计与实现[D].广东工业大学,2022. [6]张坤. 基于Spark机器学习的电影推荐系统的设计与实现[D].南京邮电大学,2022. [7]梁肇敏,梁婷婷.基于深度学习的电影推荐系统设计与实现[J].智能计算机与应用,2022,12(10):157-162. [8]宋东翔,马伽洛伦,袁铭举,王怡然.基于协同过滤和NodeJS的电影推荐系统研究[J].信息与电脑(理论版),2022,34(12):143-145. [9]关凯轩. 基于大数据技术和深度学习的混合模式电影推荐系统设计[D].东华大学,2022. [10]邓介一,陈兰兰,梁会军.基于Scala的电影推荐系统的设计与实现[J].工业控制计算机,2022,35(05):104-106. [11]高琛博.基于序列化推荐算法的电影推荐系统的设计与实现[D].北京邮电大学,2023.DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2023.001203. [12]王旭东.基于SparkALS的电影推荐系统设计与实现[D].重庆大学,2022.DOI:10.27670/d.cnki.gcqdu.2022.001975. [13]刘畅.基于ASP的小区在线影视点播系统的设计与实现[D].河北科技大学,2018. [14]岳瑞波.基于深度学习的个性化电影推荐系统算法与应用研究[D].三峡大学,2024. [15]蒋亚平.基于Spark的电影推荐系统关键技术研究与应用[J].电脑编程技巧与维护,2024,(08):47-49.DOI:10.16184/j.cnki.comprg.2024.08.015. | |
其他说明 | |
指导教师意见 指导教师签名： 年 月 日 | |
开题答辩小组意见 开题答辩小组教师签名： 年 月 日 | |
学院审核意见 1.通过（）； 2.完善后通过（）； 3.未通过（） 负责人签名： 年 月 日 | |
