作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码

系统展示

【2025最新】基于python+django+vue+MySQL的影视推荐系统，前后端分离。

• 开发语言：python
• 数据库：MySQL
• 技术：python、django、vue
• 工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven

前台界面

后台界面

摘要

  本文设计并实现了一个基于Python、Django后端框架与Vue前端框架的影视推荐系统。该系统通过整合用户行为数据、影视内容信息及评分系统，利用机器学习算法如协同过滤或基于内容的推荐技术，为用户提供个性化影视推荐服务。系统后端采用Django构建RESTful API，实现数据的增删改查及推荐逻辑处理；前端Vue.js则负责界面的动态渲染与用户交互，提升用户体验。整体架构实现了前后端分离，增强了系统的可维护性和可扩展性。

研究意义

  随着互联网视频内容的爆炸式增长，用户面临信息过载问题，难以从海量影视资源中快速找到符合个人喜好的内容。本研究通过构建影视推荐系统，旨在提高用户获取感兴趣影视作品的效率与满意度，促进内容消费。同时，对影视平台而言，个性化推荐能增强用户粘性，提升平台竞争力，实现商业价值的最大化。此外，本研究也为相似领域内的推荐系统建设提供了实践参考和技术支持。

研究目的

  本研究的主要目的在于开发一个高效、准确的影视推荐系统，该系统能够：1) 收集并分析用户行为数据，构建用户画像；2) 整合影视资源信息，构建内容特征库；3) 设计并实现一套有效的推荐算法，根据用户画像与影视特征进行精准匹配；4) 通过前后端分离的技术架构，实现推荐结果的实时展示与互动，优化用户体验；5) 评估推荐系统的性能与效果，不断调整优化算法，提高推荐准确率与用户满意度。

文档目录

1.绪论
  1.1 研究背景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2.相关技术
  2.1 Python语言
  2.2 B/S架构
  2.3 MySQL数据库
  2.4 Django框架
  2.5 Vue框架
3.系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操作可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
    3.3.4 信息删除流程分析
  3.4 系统功能分析
4.系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 后台功能实现
6.系统测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
    6.2.2 添加功能测试
    6.2.3 删除功能测试
  6.3 测试结果分析

代码

from django.db import models  
  
class Movie(models.Model):  
    title = models.CharField(max_length=255)  
    description = models.TextField(blank=True)  
    release_year = models.IntegerField()  
    rating = models.FloatField(default=0.0)  
  
    def __str__(self):  
        return self.title  
  
class UserProfile(models.Model):  
    user = models.OneToOneField(settings.AUTH_USER_MODEL, on_delete=models.CASCADE)  
    # 可以添加用户相关的其他字段，如年龄、性别等  
  
class UserRating(models.Model):  
    user = models.ForeignKey(settings.AUTH_USER_MODEL, on_delete=models.CASCADE)  
    movie = models.ForeignKey(Movie, on_delete=models.CASCADE)  
    rating = models.FloatField()  
  
    class Meta:  
        unique_together = (('user', 'movie'),)

总结

  本研究成功构建了一个基于Python+Django+Vue的影视推荐系统，通过综合运用数据处理、算法设计与前端开发技术，实现了个性化影视推荐服务。系统不仅提升了用户的观影体验，也为影视平台带来了商业价值。未来，随着技术的发展与数据量的增加，将进一步探索更先进的推荐算法，优化系统性能，以满足用户日益增长的个性化需求。

获取源码

一键三连噢~