前言

  基于大数据技术的电影推荐系统是一个高度个性化的服务平台，旨在通过分析海量用户数据来提供精准的电影推荐。该系统综合运用了数据挖掘、机器学习和用户行为分析等先进技术，不仅能够实时监控用户的观影习惯和偏好，还能学习用户的历史互动，如评分、评论及搜索历史，以动态调整推荐算法。管理员通过强大的后台管理功能，维护电影信息库，优化用户体验，并保障系统的高效运行。用户可以在个人中心定制自己的喜好，查看收藏列表和浏览历史，进一步提升推荐的相关性。这样的系统不仅极大地丰富了用户的娱乐体验，也为电影产业的市场营销提供了数据支持，开辟了新的商业价值途径。
系统采用基于Java语言网站开发技术设计的，结合springboot框架和Mysql数据库管理系统对电影相关信息进行管理。按照软件工程学理论完成各阶段设计，经过调试测试达到了管理电影信息的能力。满足了管理员和用户的需要。论文从系统开发过程概述、开发工具简介、系统总体设计、系统开发、软件测试等几个方面进行了介绍。最后总结了系统开发的得失。

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一、项目介绍

开发语言：Java
框架：springboot
JDK版本：JDK1.8
服务器：tomcat7
数据库：mysql
数据库工具：Navicat11
开发软件：eclipse/myeclipse/idea
Maven包：Maven

二、功能介绍

根据需求说明设计系统各功能模块。采用模块化设计方法实现一个复杂结构进行简化，分成一个个小的容易解决的板块，然后再将小的板块继续分化成功能单一的更小模块。模块化设计方法使测试调试、维护更容易，减少模块间的干扰。各模块可以同时开发提高开发效率。本系统功能结构图如下所示：

图 4-1系统功能结构图

三、核心代码

四、效果图

五、文章目录

目 录
1 绪 论 3
1.1研究背景和意义 3
1.2国内外研究现状 3
1.3论文的结构 4
2 相关技术简介及部署环境说明 5
2.1 Java语言 5
2.2 Springboot框架 5
2.3 Hadoop介绍 6
2.4 Scrapy介绍 6
2.5 Vue框架 6
2.6 MySQL简介 6
2.7 B/S结构 7
2.8小结 7
3 需求分析 8
3.1系统的可行性分析 8
3.2系统需求分析 9
3.3开发目标 10
3.4 系统用例分析 10
3.5系统流程分析 11
3.5.1 用户登录流程 11
3.5.2 系统操作流程 12
3.6小结 13
4 系统总体设计 14
4.1系统功能结构设计图 14
4.2 数据库设计与实现 14
4.2.1 E-R模型简介 14
4.2.2 系统E-R图 15
4.2.3 系统数据表设计 15
4.3小结 18
5 系统详细设计与实现 19
5.1前台功能实现 19
5.1.1系统首页页面 19
5.1.2个人中心 20
5.2管理员功能实现 21
5.3 小结 24
6 系统测试 25
6.1 测试的任务及目标 25
6.1.1 测试的任务 25
6.1.2 测试的目标 25
6.2 测试方案 25
6.3 实例测试 25
6.4 系统维护 27
参考文献 29
致 谢 30