摘要

本文旨在设计和实现一个基于Flask的个性化电影推荐系统。该系统通过收集和分析用户的观影历史、评分和偏好信息，运用协同过滤等推荐算法，为用户提供个性化的电影推荐。本文详细介绍了系统的设计、实现过程，包括系统的需求分析、数据库设计、算法实现、前端界面设计以及系统测试等关键部分。

一、引言

随着电影产业的快速发展，电影数量迅速增长，用户在选择电影时面临着信息过载的问题。如何帮助用户从海量的电影资源中快速找到符合自己口味的电影，成为了亟待解决的问题。电影推荐系统应运而生，它通过收集和分析用户的观影行为、评分和偏好信息，为用户推荐合适的电影，提高用户的观影体验。

二、系统设计

需求分析

系统需要满足以下需求：

• 用户注册与登录：用户需要注册并登录系统，以便系统能够收集和分析用户的观影数据。
• 电影信息展示：系统需要展示电影的详细信息，包括电影名称、导演、演员、上映时间、剧情简介等。
• 用户评分与评论：用户可以对电影进行评分和评论。
• 推荐功能：根据用户的观看历史和偏好推荐相关的电影。

数据库设计

• 用户表（user_id, username, password, email）
• 电影表（movie_id, title, director, actors, release_date, genre）
• 评分表（rating_id, user_id, movie_id, rating, comment）

算法实现

使用协同过滤算法进行推荐，包括基于用户的推荐和基于物品的推荐。

三、系统实现

后端

使用Flask框架搭建后端服务，提供API接口供前端调用。

前端

使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，与后端进行数据交互。

四、系统测试

对系统进行功能测试、性能测试和安全性测试。确保系统能够满足需求文档中的功能要求，性能稳定可靠，并且具有良好的安全性。

五、结论与展望

本文设计并实现了一个基于Flask的个性化电影推荐系统。通过收集和分析用户的观影数据，运用协同过滤算法为用户推荐合适的电影，提高了用户的观影体验。未来可以进一步优化推荐算法，提高推荐的准确性和效率；同时可以增加更多的用户交互功能，如社交分享、电影推荐理由展示等，提升用户体验。