摘要
随着互联网技术的快速发展和用户需求的多样化，个性化推荐系统已成为提升用户体验的关键技术之一。电影推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，能够为用户提供个性化的电影推荐，从而增强用户粘性和满意度。协同过滤算法作为推荐系统的核心技术之一，能够有效挖掘用户与电影之间的潜在关联，解决传统推荐方法中存在的冷启动和数据稀疏性问题。该系统结合了现代Web开发框架和数据库技术，旨在构建一个高效、可扩展的电影推荐平台，满足用户对高质量电影推荐的需求。关键词：协同过滤、电影推荐、个性化推荐、用户偏好、数据稀疏性。
该系统采用SpringBoot2作为后端框架，结合Vue3前端技术，实现了前后端分离的高效开发模式。数据库选用MySQL8.0，通过MyBatis-Plus简化数据操作，提升了系统的性能和可维护性。系统功能包括用户注册与登录、电影信息管理、用户评分记录、基于协同过滤的推荐算法实现等。通过用户-电影评分矩阵的构建和相似度计算，系统能够动态生成推荐列表，为用户提供精准的推荐服务。同时，系统还支持管理员对电影数据的增删改查，确保数据的实时性和准确性。关键词：SpringBoot2、Vue3、MyBatis-Plus、MySQL8.0、协同过滤算法。
数据表
用户信息数据表
用户信息数据表存储用户的基本信息和登录凭证，用户注册时间通过函数自动获取，用户ID是该表的主键，记录用户的个人属性及偏好数据，结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识（主键） |
| username | VARCHAR(50) | 用户登录名 |
| password_hash | VARCHAR(100) | 密码哈希值 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱 | |
| register_time | DATETIME | 用户注册时间 |
| last_login | DATETIME | 最后一次登录时间 |
| preference_tags | JSON | 用户偏好标签 |
电影信息数据表
电影信息数据表存储电影的基本属性和分类信息，电影ID是该表的主键，记录电影的详细内容和特征数据，结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| movie_id | BIGINT | 电影唯一标识（主键） |
| title | VARCHAR(100) | 电影标题 |
| director | VARCHAR(50) | 导演姓名 |
| release_year | INT | 上映年份 |
| genre | VARCHAR(50) | 电影类型 |
| avg_rating | FLOAT | 平均评分 |
| poster_url | VARCHAR(255) | 海报链接 |
| description | TEXT | 电影简介 |
用户评分记录数据表
用户评分记录数据表存储用户对电影的评分行为，评分ID是该表的主键，记录用户与电影的交互数据，结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| rating_id | BIGINT | 评分记录唯一标识（主键） |
| user_id | BIGINT | 用户ID（外键） |
| movie_id | BIGINT | 电影ID（外键） |
| rating_score | FLOAT | 用户评分（1-5分） |
| rating_time | DATETIME | 评分时间 |
| is_recommended | BOOLEAN | 是否被推荐 |
博主介绍：
🎓 计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
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系统介绍：
开源免费分享Java Web 协同过滤电影推荐系统系统源码-SpringBoot2+Vue3+MyBatis-Plus+MySQL8.0【含文档】可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
功能参考截图：
系统架构参考：
视频演示：
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项目案例参考：
最后再唠叨一句：
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