电影推荐与票房预测系统 | Python Flask 机器学习 Echarts可视化大数据大模型毕业设计源码-开发者社区

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1、项目介绍

技术栈
采用Python语言开发，整合Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫库、Echarts可视化工具，引入Surprise库KNNWithZScore算法、Stacking集成学习（决策树/Lasso/随机森林/GDBT），搭配HTML实现前端呈现。

功能模块名称

数据采集与存储模块
电影票房预测模块
电影推荐模块
数据可视化展示模块
用户角色与功能分配模块
电影信息管理模块
用户信息管理模块
后台数据管理模块

项目介绍
本项目是基于多技术整合的电影推荐与票房预测系统，聚焦解决用户选片难、行业票房预测盲目等痛点。系统通过requests爬虫采集并清洗电影数据，存储于MySQL数据库；借助Stacking集成学习提升票房预测精度，以KNNWithZScore算法实现个性化推荐；通过Echarts大屏呈现多维度数据；支持三级角色登录，普通用户可获取推荐、浏览电影，管理员负责信息管理，后台管理员维护系统运行，实现“数据-算法-功能”的全流程闭环，兼顾用户体验与行业决策需求。

2、项目界面

（1）电影数据可视化大屏
以多板块布局呈现各类数据：涵盖电影类型数量统计、上映国家分布、年度数量与评分趋势，同时展示参演演员排名、随机电影信息及票房 Top 榜单，通过图表与列表结合的形式直观呈现多维度电影数据，帮助用户快速把握电影行业各维度特征。

（2）电影评论数据可视化分析大屏
以多板块呈现评论相关数据：包含年度评论用户数量统计、评论内容的词云分析，以及最受欢迎电影的分布情况，同时下方展示不同主题的评论关键词词云。通过图表与词云结合的形式，直观呈现评论数据的时间趋势、内容特征及关联电影热度，帮助用户快速把握评论数据的核心特征。

（3）电影数据
以表格形式集中展示电影的多类信息，涵盖编号、名称、评分、上映时间等字段。左侧导航栏支持跳转至分析大屏、预测、推荐等功能模块，既实现了电影信息的统一呈现，也为管理员提供了便捷的信息查阅入口，帮助快速获取结构化的电影数据。

（4）电影票房预测
提供电影选择的下拉交互入口，用户选定目标电影后，系统通过集成学习算法计算并展示对应的票房预测结果。左侧导航栏可跳转至其他功能模块，整体实现了 “选择电影 - 触发预测 - 获取结果” 的简洁流程，为用户提供直观的票房参考。

（5）电影推荐
提供电影选择的下拉入口，用户选定目标电影后，系统通过推荐算法生成对应的 Top10 推荐列表，以表格形式展示推荐电影的多类信息。左侧导航栏可跳转至其他功能模块，整体实现 “选电影 - 获推荐” 的流程，帮助用户快速获取匹配偏好的电影内容。

（6）电影信息管理
提供电影信息的查询（支持下拉筛选）与展示功能，以表格呈现电影多类信息，同时为每条数据配备操作按钮。左侧导航栏可跳转至其他功能模块，管理员通过该模块实现电影信息的增删管理，保障系统内电影数据的及时更新与有序维护。

（7）用户信息管理
支持通过下拉筛选查询用户信息，以表格展示用户名、类型等内容，同时为每条数据配备操作按钮。左侧导航栏可跳转至其他功能模块，管理员通过该模块实现用户信息的查询与维护，保障系统内用户账号的有序管理。

（8）后台数据管理
提供多标签页切换（涵盖电影、票房等数据分类），支持搜索、批量操作及分页浏览，以表格展示数据详情并配备编辑类操作按钮。后台管理员通过该模块实现系统核心数据的集中管理，保障数据的完整与更新，支撑前端功能的稳定运行。

（9）注册登录
提供账号、密码的输入框及登录按钮，同时配备注册账号入口，作为系统的访问入口。用户通过该模块完成身份验证后，可进入对应角色的功能界面，实现系统的权限区分与安全访问，是使用后续功能的前置环节。

3、项目说明

一、技术栈
本项目以Python为核心开发语言，整合Flask框架搭建Web服务、MySQL数据库实现数据存储，通过requests爬虫库采集电影数据，借助Echarts实现多维度数据可视化；引入Surprise库KNNWithZScore算法实现电影推荐，采用Stacking集成学习（决策树/Lasso/随机森林/GDBT）提升票房预测精度，搭配HTML完成前端界面呈现。

二、功能模块详细介绍

数据采集与存储模块：通过requests爬虫采集电影原始数据，经清洗规整后存入MySQL数据库，为系统提供完整、结构化的原始数据支撑，保障后续算法应用与功能实现。
电影票房预测模块：提供电影选择下拉入口，用户选定影片后，系统调用Stacking集成学习算法计算并展示票房预测结果，实现“选电影-获预测”的简洁流程，为行业决策提供数据参考。
电影推荐模块：支持用户通过下拉框选定电影，基于KNNWithZScore算法生成Top10推荐列表，以表格展示推荐影片的详细信息，帮助用户快速获取匹配偏好的电影内容。
数据可视化展示模块：包含两大核心大屏，电影数据可视化大屏呈现类型统计、上映分布、评分趋势等多维度数据；评论数据可视化大屏展示年度评论用户数、评论词云、热门电影分布等内容，通过图表与词云结合直观呈现数据特征。
用户角色与功能分配模块：支持三级角色登录，普通用户可浏览电影、获取推荐，管理员负责信息管理，后台管理员维护系统运行，实现权限区分与安全访问。
电影信息管理模块：管理员可通过下拉筛选查询电影信息，借助操作按钮完成信息增删管理，保障电影数据及时更新与有序维护。
用户信息管理模块：支持下拉筛选查询用户信息，管理员可对用户账号进行查询与维护，保障系统用户管理的规范性。
后台数据管理模块：提供多标签页分类管理电影、票房等核心数据，支持搜索、批量操作与分页浏览，后台管理员通过该模块实现数据集中管控，支撑前端功能稳定运行。

三、项目总结
本电影推荐与票房预测系统聚焦解决用户选片难、行业票房预测盲目等痛点，构建了“数据采集-算法应用-功能落地”的全流程体系。系统不仅通过爬虫与数据库实现数据的高效采集存储，还结合机器学习算法实现精准的票房预测与个性化推荐，借助Echarts可视化大屏直观呈现多维度数据；同时通过三级角色权限设计，实现普通用户、管理员、后台管理员的功能区分，兼顾用户观影决策需求与行业数据管理需求。整体功能覆盖数据管理、算法应用、可视化展示、权限管控等维度，形成完整的业务闭环，为用户与行业从业者提供了实用的电影数据服务。

4、核心代码

importreimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor,GradientBoostingRegressorfromsklearn.metricsimportmake_scorer,mean_squared_errorfromsklearn.metricsimportr2_scorefromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV,train_test_splitfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionasLR,Lassoimportjoblibimportseabornassns model_save_path=r'./app/dataset/testModel/'ifnotos.path.exists(model_save_path):os.makedirs(model_save_path)data=pd.read_csv(r"./app/dataset/ana_result/piaofang_info.csv")data=data.iloc[:,[2,3,4,5,7,9,10,11]]X=data.iloc[:,0:7]y=data.iloc[:,7].apply(lambdax:x/10000)# 标签经过 log1p 转换，使其更偏向于正态分布y=np.log1p(y)# 数据集划分train_X,test_X,train_y,test_y=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1)oof_df=pd.DataFrame()test_oof_df=pd.DataFrame()defperformance_metric(y_true,y_predict):""" Calculates and returns the performance score between true and predicted values based on the metric chosen. """# 计算 'y_true' 与 'y_predict' 的r2值score=r2_score(y_true,y_predict)# 返回这一分数returnscoredeffit_dtr_model(X,y):cross_validator=KFold(n_splits=5)regressor=DecisionTreeRegressor(random_state=1)# Create a dictionary for the parameter 'max_depth' with a range from 1 to 10params={'max_depth':[iforiinrange(1,11)]}# Transform 'performance_metric' into a scoring function using 'make_scorer'scoring_fnc=make_scorer(performance_metric)# Create the grid search cv object --> GridSearchCV()grid=GridSearchCV(regressor,params,scoring=scoring_fnc,cv=cross_validator)# Fit the grid search object to the data to compute the optimal modelgrid=grid.fit(X,y)dtr_max_depth=grid.best_estimator_.get_params()['max_depth']# Return the optimal model after fitting the datareturndtr_max_depthdeffit_decision_tree_model_forcast():# 进行决策树预测模型的训练dtr_max_depth=fit_dtr_model(X,y)dtr_regressor=DecisionTreeRegressor(max_depth=dtr_max_depth)dtr_regressor.fit(X,y)pred_y=dtr_regressor.predict(test_X)test_oof_df['dtr']=pred_y r2_score=performance_metric(test_y,pred_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('决策树回归模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(dtr_regressor,model_save_path+'dtr_model.pkl')returnrmse_scoredeffit_lasso_model_forcast():# 进行Lasso预测模型的训练lasso_regressor=Lasso()lasso_regressor.fit(X,y)pred_y=lasso_regressor.predict(test_X)test_oof_df['lasso']=pred_y r2_score=performance_metric(test_y,pred_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('Lasso回归模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(lasso_regressor,model_save_path+'lasso_model.pkl')returnrmse_scoredeffit_random_forest_regression_model():rf_model=RandomForestRegressor()rf_model.fit(X,y)pred_y=rf_model.predict(test_X)test_oof_df['rf']=pred_y r2_score=performance_metric(pred_y,test_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('随机森林模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(rf_model,model_save_path+'rf_model.pkl')returnrmse_scoredeffit_gdbt_model():gdbt_model=GradientBoostingRegressor()gdbt_model.fit(X,y)pred_y=gdbt_model.predict(test_X)test_oof_df['gdbt']=pred_y r2_score=performance_metric(pred_y,test_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('GDBT模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(gdbt_model,model_save_path+'gdbt_model.pkl')returnrmse_scoredeffit_stacking_model():lr_model=LR()lr_model.fit(test_oof_df,test_y)pred_y=lr_model.predict(test_oof_df)r2_score=performance_metric(pred_y,test_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('Staking模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(lr_model,model_save_path+'stacking_model.pkl')returnrmse_scoredefforcast_piaofang(para):para=pd.DataFrame(para)# 加载决策树预测模型dtr_model=joblib.load(model_save_path+'dtr_model.pkl')dtr_pred=dtr_model.predict(para)print("决策树预测票房%s万"%np.expm1(dtr_pred[0]))# 加载Lasso预测模型lasso_model=joblib.load(model_save_path+'lasso_model.pkl')lasso_pred=lasso_model.predict(para)print("Lasso预测票房%s万"%np.expm1(lasso_pred[0]))# # 加载随机森林预测模型rf_model=joblib.load(model_save_path+'rf_model.pkl')rf_pred=rf_model.predict(para)print("随机森林预测票房%s万"%np.expm1(rf_pred[0]))# 加载GDBT预测模型gdbt_model=joblib.load(model_save_path+'gdbt_model.pkl')gdbt_pred=gdbt_model.predict(para)print("GDBT预测票房%s万"%np.expm1(gdbt_pred[0]))# return [dtr_pred, lr_pred]return[[dtr_pred[0],lasso_pred[0],rf_pred[0],gdbt_pred[0]]]

核心代码块二：

# 用于训练多个模型并计算它们的 RMSE（均方根误差）分数，并将结果保存到一个 CSV 文件中。deftrain_model():dtr_rmse=fit_decision_tree_model_forcast()# 决策树lasso_rmse=fit_lasso_model_forcast()# Lassorf_rmse=fit_random_forest_regression_model()# 随机森林gdbt_rmse=fit_gdbt_model()# GDBTlr_rmse=fit_stacking_model()# 将返回的堆叠模型的 RMSE 分数赋值给变量lr_rmsermse_result=pd.DataFrame(index=["决策树","Lasso","随机森林","GDBT","Stacking"])rmse_result['rmse_score']=[dtr_rmse,lasso_rmse,rf_rmse,gdbt_rmse,lr_rmse]# 将之前计算得到的各个模型的 RMSE 分数添加到rmse_result数据帧中的rmse_score列中。rmse_result.to_csv("../dataset/testModel/rmse_result.csv",encoding='utf-8',index=False)#将rmse_result数据帧保存为一个 CSV 文件deftest_model():# 1965, 12, 8.9, 1, 3, 29, 132# 1295124,辛德勒的名单,1993,11,9.6,3,"['剧情', '历史', '战争']",1,['美国'],48,195,322161245# 10876425,印式英语,2023,02,8.1,3,"['剧情', '喜剧', '家庭']",1,['印度'],13,133,10299150# 35267208,流浪地球2,2023,01,8.4,3,"['科幻', '冒险', '灾难']",1,['中国大陆'],50,173,8394962test_para=pd.DataFrame([[2022,2,8.4,3,1,50,173]])test_piaofang=8394962/10000print("真实票房%s万"%test_piaofang)pred_list=forcast_piaofang(test_para)# 加载线性回归预测模型stacking_model=joblib.load(model_save_path+'stacking_model.pkl')piaofang=stacking_model.predict(pred_list)[0]piaofang=round(np.expm1(piaofang),2)print("Stacking预测票房%s万"%piaofang)returnpiaofangdefforcast(para_list):# 根据传入的参数列表，进行票房预测pred_list=forcast_piaofang(para_list)# 加载线性回归预测模型stacking_model=joblib.load(model_save_path+'stacking_model.pkl')piaofang=stacking_model.predict(pred_list)[0]piaofang=round(np.expm1(piaofang),2)print("Stacking预测票房%s万"%piaofang)return"预测票房%s万(美元)"%piaofangdefvis_relation(x1,y1,name1):fig=plt.figure(1,figsize=(9,5))# plt.plot([0,400000000],[0,400000000],c="green")plt.scatter(x1,y1,c=['green'],marker='o')plt.grid()plt.xlabel("piaofang",fontsize=10)plt.ylabel(name1,fontsize=10)plt.title("Link between piaofang and %s"%name1,fontsize=10)plt.savefig('../dataset/pictures/piaofang_%s.png'%name1)plt.close()# 分析票房预测使用的所有属性与票房之间的关系并绘制散点图，分析所有属性之间的相关度绘制热力图defana_columns():year_list=list(data.iloc[:,0])month_list=list(data.iloc[:,1])rating_list=list(data.iloc[:,2])movie_type_count_list=list(data.iloc[:,3])country_count_list=list(data.iloc[:,4])actor_count_list=list(data.iloc[:,5])runtime_list=list(data.iloc[:,6])piaofang_list=list(data.iloc[:,7])vis_relation(piaofang_list,year_list,'year')vis_relation(piaofang_list,month_list,'month')vis_relation(piaofang_list,rating_list,'rating')vis_relation(piaofang_list,movie_type_count_list,'movie_type_count')vis_relation(piaofang_list,country_count_list,'country_count')vis_relation(piaofang_list,actor_count_list,'actor_count')vis_relation(piaofang_list,runtime_list,'runtime')# 相关关系可视化col=['year','month','rating','movie_type_count','country_count','actor_count','runtime','piaofang']plt.subplots(figsize=(14,10))corr=data.corr()print(corr)corr.to_csv("../dataset/ana_result/piaofang_info_corr.csv",encoding='utf-8')sns.heatmap(corr,xticklabels=col,yticklabels=col,linewidths=.5,cmap="Reds")plt.savefig('../dataset/pictures/corr.png')if__name__=='__main__':# 四个机器学习算法构建票房预测模型，然后Stacking集成所有的算法模型，构建最终的票房预测模型train_model()# 模型测试piaofang=test_model()# 分析票房预测使用的所有属性与票房之间的关系并绘制散点图，分析所有属性之间的相关度绘制热力图ana_columns()