电影推荐系统的设计与实现(论文+系统)_kaic

简介: 电影推荐系统的设计与实现(论文+系统)_kaic

本文采用结构化分析的方法,详细阐述了一个功能比较强大的在线影院电影推荐系统的前后台开发、操作流程和涉及的一些关键技术。首先进行了可行性分析,然后是系统分析,通过实际的业务流程调研,分析业务流程和系统的组织结构,完成了数据流分析和数据字典;然后是系统设计阶段主要完成了功能模块的划分、阐述了系统设计的思想、数据库的设计和系统设计的工具及技术。该阶段对本系统各个模块的功能进行了详细设计,形成了本系统的功能模块图;数据库设计时先进行了概念结构设计,然后进行了逻辑结构设计,最后完成了数据表的设计。

根据前几个阶段的分析和设计,本系统在设计方面采用B/S模式,同时使用.NET技术进行基本页面的设计与功能实现,后台数据库选用SQL Server 2012数据库。本系统的设计实施为在线影院电影推荐系统的运行做基础,为影院电影推荐工作提供良好的条件。

目    录

摘    要... III

Abstract IV

1绪论... 1

1.1项目开发的背景... 1

1.2项目开发的目的... 1

2可行性分析及总体设计原则... 3

2.1可行性分析... 3

2.1.1技术可行性. 3

2.1.2经济可行性. 3

2.1.3社会可行性. 3

2.2总体设计原则... 4

3系统分析... 5

3.1业务流程分析... 5

3.2数据流图... 6

3.3数据字典... 7

4系统设计... 10

4.1系统功能设计... 10

4.2系统数据库设计... 11

4.2.1数据库表设计. 11

4.2.2逻辑结构设计. 13

4.3系统开发工具与开发模式的选择... 14

4.3.1系统开发工具. 14

4.3.2系统设计模式. 17

5系统实现... 18

5.1系统前台模块... 18

5.1.1登录及注册管理模块. 18

5.1.2网站首页界面. 20

5.1.3站内新闻界面. 20

5.1.4影片资讯界面. 21

5.1.5用户注册界面. 22

5.1.6用户电影推荐界面. 24

5.2系统后台模块... 25

5.2.1后台登录界面. 25

5.2.2注册用户管理界面. 27

5.2.3用户添加界面. 27

5.2.4用户管理界面. 28

5.2.5站内新闻添加界面. 29

5.2.6影片添加界面. 29

5.2.7电影推荐管理界面. 31

6系统测试... 32

6.1系统测试的定义... 32

6.2系统测试的目的及意义... 32

6.3系统测试的重要性... 32

6.4系统测试常用的方法... 33

6.5系统运行情况... 34

6.6系统测试结果... 34

结 论... 35

致 谢... 37

相关文章
|
27天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于Apriori关联规则的电影推荐系统(附python代码)
这是一个基于Apriori算法的电影推荐系统概览。系统通过挖掘用户评分数据来发现关联规则,例如用户观看某部电影后可能感兴趣的其他电影。算法核心是逐层生成频繁项集并设定最小支持度阈值,之后计算规则的置信度。案例中展示了数据预处理、频繁项集生成以及规则提取的过程,具体包括用户评分电影的统计分析,如1-5部电影的评分组合。最后,通过Python代码展示了Apriori算法的实现,生成推荐规则,并给出了一个简单的推荐示例。整个过程旨在提高推荐的精准度,基于用户已评分的电影推测他们可能尚未评分但可能喜欢的电影。
基于Apriori关联规则的电影推荐系统(附python代码)
|
1月前
|
搜索推荐 算法 Java
基于springboot+vue协同过滤算法的电影推荐系统
基于springboot+vue协同过滤算法的电影推荐系统
|
3月前
|
搜索推荐 前端开发 算法
协同过滤算法|电影推荐系统|基于用户偏好的电影推荐系统设计与开发
协同过滤算法|电影推荐系统|基于用户偏好的电影推荐系统设计与开发
|
4月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 大数据
[机器学习]电影推荐系统设计(五)
[机器学习]电影推荐系统设计(五)
56 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
基于卷积神经网络的电影推荐系统
基于卷积神经网络的电影推荐系统
95 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
基于协同过滤的旅游推荐系统设计与实现(论文+源码)_kaic
摘要:旅游已经成为了大众节假日放松的主要方式,但因为不熟悉旅游地点带来的选择困难却是不可避免的。随着旅游业的发展旅游行业越来越信息化,用户获取旅游景点信息更加方便。然而,用户在选择旅游目的地时,往往会面对海量的景点信息,这导致他们难以找到适合自己的景点,同时也费时费力 。数量众多的旅游景点存在着信息过载现象且日益严重,用户在网上查找时很难真正搜索到自己感兴趣的旅游景点,对此推荐系统是一种行之有效的解决方法。目前推荐系统已在电影、新闻、音乐、电子商务等方面应用广泛,但在旅游领域还未广泛使用。各大旅游网站多是提供信息查询及订票服务,因此本文将协同过滤算法应用于旅游景点的推荐。
|
10月前
|
SQL 存储 搜索推荐
基于线上考研资讯数据抓取的推荐系统的设计与实现(论文+源码)_kaic
随着互联网的飞速发展,互联网在各行各业的应用迅速成为众多学校关注的焦点。他们利用互联网提供电子商务服务,然后有了“考研信息平台”,这将使学生考研的信息平台更加方便和简单。 对于考研信息平台的设计,大多采用java技术。在设计了一个搭载mysal数据库的全人系统,是根据目前网上考研信息平台的情况,专门开发的,专门根据学生的需要,实现网上考研信息平台的在线管理,并定期进行各种信息存储,进入考研信息平台页面后,即可开始操作主控界面。系统功能包括学生前台:首页、考研信息、申请指南、资料信息、论坛信息、我的、跳转到后台、购物车、客服、管理员:首页、人人中心、研究生信息管理、学生管理、申请指南管理、资料信
|
10月前
|
搜索推荐 安全 关系型数据库
基于知识图谱的个性化学习资源推荐系统的设计与实现(论文+源码)_kaic
最近几年来,伴随着教育信息化、个性化教育和K12之类的新观念提出,一如既往的教育方法向信息化智能化的转变,学生群体都对这种不受时间和地点约束的学习方式有浓厚的兴趣。而现在市面上存在的推荐系统给学生推荐资料时不符合学生个人对知识获取的需求情况,以至于推荐效果差强人意。与此同时,这种信息数字化的新学习方法在给学生群体带来方便的同时,也带来了很多其他的问题,例如信息冗杂、形式让人眼花缭乱的问题,导致系统检索变得难以运行。 解决问题的关键是个性化学习推荐系统,它适合于各式各样的用户产生的各式各样的需求。
|
11月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 搜索推荐
基于Spark的电影推荐系统实现
基于Spark的电影推荐系统实现
|
11月前
|
人工智能 搜索推荐 算法
AAAI 2023杰出论文一作分享:新算法加持的大批量学习加速推荐系统训练
AAAI 2023杰出论文一作分享:新算法加持的大批量学习加速推荐系统训练
225 0