python基于协同过滤推荐算法的电影观后感推荐管理系统的设计

本课题所设计的影单管理系统，使用B/S架构，Python语言进行开发，它的优点代码不能从浏览器查看，保密性非常好，比其他的影单管理更具安全性。Python还容易修改和调试，毕竟影视是在不断发展过程中，难免有更多需求，这点很重要。而且，本系统对电影信息的管理，是为了满足用户更深层次的需求。除了上述优势外，本系统还具有：查询迅速，搜索资料方便，可靠性强等等。协同过滤推荐算法简介 
基于用户的协同过滤，根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K-邻居”的算法。然后，基于这K个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行推荐。
基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理，假设用户A喜欢物品A，物品C，用户B喜欢物品B，用户C喜欢物品 A ，物品C和物品D；从这些用户的历史喜好信息中，我们可以发现用户A和用户C的口味和偏好是比较类似的，同时用户C还喜欢物品D，那么我们可以推断用户A可能也喜欢物品D，因此可以将物品D推荐给用户A。
考虑到实际生活中影单管理系统方面的需要以及对该平台认真的分析,将系统权限按管理员和用户这两类涉及用户划分。
管理员；进入系统可以实现首页、个人中心、用户管理、电影类型管理、电影信息管理、观影记录管理、留言板管理、系统管理等功能进行操作。

目录
摘要    I
Absract    II
目录    1
1.绪论    2
1.1开发背景    3
1.2开发意义    4
1.3课题研究现状    5
1.4项目研究内容    6
1.5论文结构    7
2.开发技术介绍    8
2.1 Python简介    9
2.2 Django框架介绍    10
2.3 MySQL环境配置    11
2.4 mysql数据库介绍    12
2.5 B/S架构    13
2.6协同过滤推荐算法简介    14
3系统分析    15
3.1可行性分析    16
3.1.1技术可行性    17
3.1.2经济可行性    18
3.1.3操作可行性    19
3.1.4 运行可行性    20
3.2网站性能需求分析    21
3.3网站功能分析    22
3.4系统流程的分析    23
3.4.1 用户管理的流程    24
3.4.2 个人中心管理流程    25
3.4.3 登录流程    26
4系统设计    27
4.1 软件功能模块设计    28
4.2 数据库设计与实现    29
4.2.1 概念模型设计    30
4.2.2数据库逻辑结构设计    31
5 系统详细设计    32
5.1管理员功能模块    33
5.2用户功能模块    34
5.3前台首页功能模块    35
6 系统测试    36
6.1 测试目的    37
6.2 测试的步骤    38
6.3测试结论    39
7 系统维护    40
8 结论    41
9心得体会    42
10 参考文献    43
11 致谢    44