3.2.1 管理员角色分析

管理员负责通过网络爬虫、API接口等方式进行数据采集，包括收集电影信息、用户数据以及用户行为数据等。采集到的数据需要经过数据清洗和处理，去除重复数据、填补缺失值、处理异常数据等操作，以确保数据的质量和准确性。此外，管理员还可以调整系统的偏好设置，优化推荐算法。对用户管理、电影管理、评分管理、评价管理等功能也属于管理员的权限范围，以维护系统的正常运行和内容质量。管理员还负责记录系统的运行日志，管理权限分配，以及管理用户对评论的点赞情况，以确保系统的安全和有序运行，维护评论系统的健康发展。如下图3-1所示。

图3-1 管理员用例图

3.2.2 用户角色分析

用户可以通过注册账号或登录已有账号来访问系统的个性化服务。系统提供了电影搜索功能，用户可以通过关键词快速找到感兴趣的影片，并在用户友好的电影浏览界面轻松浏览系统电影库。通过分析用户历史行为和电影属性，系统实现了基于用户/物品的电影推荐服务，以提高用户体验。用户可以收藏喜欢的电影，方便将来再次查看或观看，并在电影详情页进行评论，分享观影感受和意见。此外，用户还可以给电影打分，为其他用户提供参考和推荐。系统根据电影的类型进行分类，用户可以按类别浏览不同类型的电影。提供图表展示电影评分、用户活跃度等统计信息，为管理员和用户提供直观的数据分析。用户可以在个人中心管理自己的账户信息，查看个人收藏、评论历史等。如下图3-2所示。

图3-2 用户用例图

系统截图

本文的研究内容与主要工作

主要研究内容包括用户认证、电影信息获取、推荐算法的开发、用户界面优化等方面。系统结构涵盖用户和管理员两大角色，为用户提供登录注册、电影搜索、浏览、推荐、收藏、评论等功能，同时管理员具备多项管理权限。此外，系统还包括电影分类、图表统计等功能模块，丰富用户体验。整体结构合理，使用户能够轻松浏览、交互，并提高系统的可用性和用户满意度[5]。通过该系统的研究与实现，旨在探索更先进的个性化推荐系统设计与开发方法，为电影娱乐平台提供创新性解决方案。

系统操作流程

系统操作流程始于登录界面，用户需输入用户名和密码。系统验证信息是否匹配数据库记录，若不正确，则返回登录界面，要求重新输入。通过用户名和密码验证后，系统进入功能界面。在此界面，用户可执行各种操作，如查询信息、提交表单、查看数据等。

整个系统操作流程简洁明了，登录验证确保了系统的安全性。用户在登录后轻松访问各功能，完成任务。这流程设计旨在提供友好操作体验，同时保障系统的稳定安全运行。

可行性分析

从技术层面看，基于SQLite数据库的轻量级特性保证了数据存储和管理的高效性。同时，选用Vue框架实现前端交互，提升了用户体验[15]。基于用户/物品的推荐算法是目前广泛应用于推荐系统领域的有效算法，其智能推荐服务在技术上是可靠和成熟的。

在操作层面，系统的界面设计简单直观，用户可以轻松完成登录、搜索、浏览等操作。管理员可通过后台管理系统实现对用户、电影、评价等内容的便捷管理[16]。系统的操作流程经过合理设计，对用户和管理员来说都是友好且易于上手的，降低了操作风险和培训成本。

依赖代码

aiohttp==3.7.4.post0
asgiref==3.3.4
async-timeout==3.0.1
attrs==21.2.0
beautifulsoup4==4.9.3
bs4==0.0.1
certifi==2020.12.5
chardet==4.0.0
crawler==0.0.2
Django==2.2.10
django-cors-headers==3.11.0
django-simpleui==2.1
djangorestframework==3.9.1
greenlet==1.1.0
idna==2.10
idna-ssl==1.1.0
importlib-metadata==4.0.1
lxml==4.6.3
multidict==5.1.0
pytz==2022.1
simplejson==3.17.6
soupsieve==2.3.1
sqlparse==0.4.2
typing_extensions==4.1.1
yarl==1.7.2
zipp==3.7.0

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