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1、项目介绍
技术栈
以Python为核心开发语言，基于Django框架搭建系统，搭配MySQL数据库存储数据，运用协同过滤推荐算法实现个性化推荐，结合Echarts可视化工具、HTML完成前端交互界面搭建。
功能模块
- 电影数据可视化分析
- 用户好评占比和点赞前十用户评论分析
- 电影详情信息
- 电影热度排行榜
- 后台数据管理
- 注册登录界面
- 数据采集界面
项目介绍
本项目是基于Python和Django框架构建的豆瓣电影推荐系统，采用MySQL数据库存储电影相关数据。系统通过数据采集模块抓取豆瓣电影数据，借助协同过滤推荐算法分析用户行为偏好，为用户推送个性化电影；依托Echarts实现电影评分分布、影评热度等数据的可视化展示，还提供电影详情、热度排行、用户评论分析等功能；配套注册登录、后台数据管理模块，前端以HTML搭建交互界面，实现从数据采集、分析推荐到可视化展示的全流程闭环。
2、项目界面
（1）电影数据可视化分析
左侧导航栏含电影信息、推荐、排行榜等功能模块。页面展示电影相关词云图，呈现热门影片关键词；同时包含好评电影柱状图、评论评分占比饼图，可直观查看电影数据分布，辅助用户了解电影评价与热门趋势。
（2）用户好评占比和点赞前十用户评论分析
左侧导航栏涵盖电影信息、推荐等功能模块。页面展示电影相关词云图，呈现影片关联关键词；同时包含用户好评占比饼图，直观呈现评价分布；还有点赞数前十用户评论的柱状图，可查看高互动评论的用户数据，辅助分析影评热度与用户反馈。
（3）电影详情信息
左侧导航栏包含电影信息、推荐等功能模块。页面展示单部电影的核心详情，包括导演、类型、上映时间等基础信息，搭配影片海报，同时呈现影评分析板块，展示用户评论内容及互动数据，支持查看影片的详细信息与用户反馈。
（4）电影热度排行榜
左侧导航栏涵盖电影信息、推荐等功能模块。页面展示电影热度排行榜单，以表格形式呈现影片的名称、评分、类型、上映时间、热度等信息，每部影片旁设有 “查看” 入口，支持点击查看对应电影的详细信息，便于用户了解热门影片的核心数据。
（5）后台数据管理
包含站点管理相关功能模块，分为多个分类板块：可管理账户、社交账号类信息，支持对电影评论分析系统的电影表、评分表、评论表等数据进行增加、修改操作，还能管理站点及认证授权相关内容，同时展示最近操作记录，是系统数据与功能的后台管理入口。
（6）注册登录界面
核心功能是支持用户登录操作：包含账号、密码输入框，验证码验证区域，以及 “登录” 按钮；同时提供 “记住我” 选项、“忘记密码” 找回入口，还有 “没有账号？去注册” 的跳转链接，是用户进入系统的身份验证入口，完成验证后可访问系统功能。
（7）数据采集界面
包含爬虫脚本文件，核心功能是通过代码实现数据采集：借助多线程等方式，定向抓取外部平台的电影数据（如导演、评分、标题等信息），同时对采集过程中的异常进行捕获处理，采集到的数据会结构化展示，为系统后续的分析、可视化等功能提供数据支撑。
3、项目说明
一、技术栈
本项目以Python为核心开发语言，基于Django框架搭建整体系统架构，搭配MySQL数据库完成电影相关数据的存储与管理；运用协同过滤推荐算法分析用户行为偏好，实现个性化电影推荐；结合Echarts可视化工具完成多维度数据的图表展示，依托HTML搭建简洁易用的前端交互界面。
二、功能模块详细介绍
- 电影数据可视化分析：左侧导航栏包含电影信息、推荐、排行榜等功能入口，页面展示电影相关词云图呈现热门关键词，搭配好评电影柱状图、评论评分占比饼图，直观呈现电影数据分布，帮助用户了解评价与热门趋势。
- 用户好评占比和点赞前十用户评论分析：左侧导航栏涵盖核心功能模块入口，页面展示电影关联关键词词云图，辅以用户好评占比饼图、点赞数前十用户评论柱状图，可分析影评热度与用户反馈特征。
- 电影详情信息：左侧导航栏支持切换核心功能模块，页面展示单部电影的导演、类型、上映时间等基础信息及海报，同步呈现影评分析板块，展示用户评论内容与互动数据，便于查看影片详情和用户反馈。
- 电影热度排行榜：左侧导航栏可跳转至各功能模块，页面以表格形式展示电影热度榜单，包含影片名称、评分、类型、上映时间、热度等信息，每部影片配备“查看”入口，支持跳转详情页。
- 后台数据管理：涵盖站点管理多类功能板块，可管理账户、社交账号信息，对电影表、评分表、评论表等数据进行增改操作，还能管理站点及认证授权内容，展示最近操作记录，是系统数据管理核心入口。
- 注册登录界面：作为系统身份验证入口，包含账号、密码输入框、验证码验证区域及登录按钮，提供“记住我”“忘记密码”功能，支持跳转注册页面，验证通过后可访问系统全部功能。
- 数据采集界面：内置爬虫脚本文件，通过多线程方式定向抓取外部平台电影数据（导演、评分、标题等），捕获处理采集异常，结构化展示数据，为系统分析和可视化功能提供原始数据支撑。
三、项目总结
本豆瓣电影推荐系统基于Python和Django框架构建，围绕电影数据的采集、分析、推荐与展示形成完整闭环。系统通过爬虫采集豆瓣电影数据并存储至MySQL数据库，借助协同过滤算法实现个性化推荐，依托Echarts将评分分布、影评热度等数据以可视化形式呈现，同时配套完善的注册登录、后台数据管理功能。既满足用户查看电影详情、热度排行、个性化推荐的需求，也通过数据可视化和评论分析辅助用户理解电影市场特征，整体功能完整、交互便捷，实现了数据价值的有效挖掘与应用。
4、核心代码
fromdjango.shortcutsimportrender,HttpResponse,redirectfromdjango.contrib.auth.decoratorsimportlogin_requiredfromdjango.httpimportFileResponsefromdjango.shortcutsimportget_object_or_404,HttpResponseRedirectfrom.importmodelsfromdjango.db.modelsimportQfromPILimportImageimportuuidimportosimportsubprocessfrom.xietongimportUserCf@login_requireddefindex(request):ifrequest.method=='GET':type=request.GET.get('type')iftype:datas=models.Case_item.objects.all().order_by('-{}'.format(type))[:20]else:datas=models.Case_item.objects.all().order_by('-pingfen')[:20]returnrender(request,'keshihua/index.html',locals())ifrequest.method=='POST':error={}data=request.POST 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