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2、大数据、计算机专业选题（Python/Java/大数据/深度学习/机器学习）（建议收藏）✅
1、项目介绍
- 技术栈：Python语言、Django框架、MySQL数据库、基于用户+基于物品的双协同过滤推荐算法、豆瓣电影数据、requests爬虫技术、Echarts可视化、HTML
- 这个项目的研究背景：当前电影信息分散在豆瓣等平台，用户面临"信息过载"问题，传统电影推荐多依赖热门榜单，缺乏个性化，难以精准匹配用户喜好；同时，人工采集豆瓣电影数据（如评分、导演、演员）效率低，数据缺乏直观可视化呈现，导致用户筛选电影时间成本高，亟需一套"数据采集-分析-推荐-可视化"一体化的系统解决这些痛点。
- 这个项目的研究意义：技术层面，通过requests爬虫解决豆瓣电影数据获取难题，双协同过滤算法提升推荐精准度，Echarts实现多维度可视化，Django+MySQL保障系统稳定运行；用户层面，提供电影浏览、搜索、个性化推荐及直观数据图表，降低选片难度；行业层面，为电影推荐领域提供"双算法融合+可视化"方案，推动从"泛化推荐"向"个性化推荐"转型，具备实际应用价值。
2、项目界面
（1）电影数据展示
（2）电影数据详情页面
（3）电影数据可视化---饼状图分析
（4）电影数据可视化---词云图分析
（5）电影数据可视化---柱状图分析
（6）电影数据可视化---曲线图分析
（7）电影推荐---基于用户和基于物品双推荐算法
（8）电影分类
（9）注册登录界面
（10）后台数据管理
（12）电影数据采集页面
3、项目说明
本项目是基于Python语言与Django框架开发的豆瓣电影数据采集分析可视化推荐系统，整合requests爬虫、MySQL数据库、双协同过滤推荐算法（基于用户+基于物品）及Echarts可视化技术，构建"数据采集-存储-分析-推荐-展示-管理"的完整流程，旨在解决电影信息分散、推荐不精准、数据展示不直观的问题。
（1）数据采集与存储
系统通过requests爬虫技术定向分析豆瓣电影网页结构，提取电影名称、评分、导演、演员、类型、剧情简介等核心信息，经数据清洗（过滤无效数据、补全缺失值）后，存储至MySQL数据库，保障数据的完整性与可追溯性；同时提供"电影数据采集页面"，支持手动触发爬虫任务，实时更新数据库中的电影数据，确保信息时效性。
（2）个性化推荐功能
核心采用双协同过滤推荐算法提升精准度：
- 基于用户的协同过滤：通过分析用户历史评分、收藏等行为数据，计算用户间兴趣相似度，找到与目标用户偏好一致的"相似用户群"，推荐该群体喜欢的电影；
- 基于物品的协同过滤 ：计算电影间的相似度（如类型匹配度、用户评分重合度），为用户推荐与其已喜欢电影风格相近的作品。
两种算法结合，有效避免单一推荐的局限性，让推荐结果更贴合用户个性化需求。
（3）数据可视化展示
借助Echarts可视化工具，将豆瓣电影数据以多维度图表呈现：
- 饼状图分析电影类型占比、评分分布；
- 词云图提炼热门电影关键词、演员/导演热度；
- 柱状图对比不同导演作品数量、电影评分排行；
- 曲线图展示电影评分随时间变化趋势。
直观的可视化效果帮助用户快速把握电影市场规律，降低数据理解门槛。
（4）Web系统与功能模块
基于Django框架搭建Web应用，分为前台用户端与后台管理端：
- 前台用户端：支持注册登录、电影浏览/搜索/查看详情、电影分类筛选、接收个性化推荐，用户可通过评分、收藏等操作优化推荐精度；
- 后台管理端：提供电影数据管理（增删改查）、用户信息管理、爬虫任务监控等功能，保障系统数据有序性与运营稳定性。
整体而言，系统既满足用户"找片-看片推荐"的核心需求，又通过技术整合实现电影数据的高效利用，为电影推荐领域提供"爬虫+算法+可视化"的一体化解决方案，具备较强的实用性与可扩展性。
4、核心代码
python
import requests # 导包
from lxml import etree # 导包
import time
import xlwt
def main(): # 定义主函数
print('开始爬取数据...')
data_list = get_data(headers) # 获取数据列表
save_data(data_list)
print('爬取完毕！')
def get_data(headers):
data_list = []
start_url = 'https://movie.douban.com?start=' # 起始地址
for i in range(0, 10):
print('开始爬取第%d页...' % (i + 1))
url = start_url + '%d&filter=' % (i * 25) # 拼接请求地址
response = requests.get(url, headers=headers).text
req_html = etree.HTML(response) # 把网页转换为etree对象
div_data = req_html.xpath('//div[@class="item"]')
for data in div_data:
movie_list = []
movie_num = data.xpath('./div[1]/em/text()')[0] # 排名
movie_name = data.xpath('./div[2]/div[1]/a/span[1]/text()')[0] # 电影名
movie_datas = data.xpath('./div[2]/div[2]/p[1]/text()') # 年代/国家/剧情
movie_datas = "".join(movie_datas) # 拼接列表
movie_datas = movie_datas.split('\n')
movie_datas = movie_datas[2].replace(' ', '').replace('\xa0', '').split('/')
movie_date = movie_datas[0].replace('(中国大陆)', '') # 年代
movie_year = movie_datas[1] # 国家
movie_plot = movie_datas[2] # 剧情类型
movie_score = data.xpath('./div[2]/div[2]/div/span[2]/text()')[0] # 评分
movie_evaluate = data.xpath('./div[2]/div[2]/div/span[4]/text()')[0] # 评价数量
movie_url = data.xpath('./div[1]/a/@href')[0] # 电影链接
movie_list.append(movie_num) # 添加到列表信息
movie_list.append(movie_name)
movie_list.append(movie_date)
movie_list.append(movie_year)
movie_list.append(movie_plot)
movie_list.append(movie_score)
movie_list.append(movie_evaluate.replace('人评价', ''))
# print(movie_list)
movie_list.append(movie_url)
data_list.append(movie_list) # 将电影信息添加到数据列表以便数据持久化
time.sleep(3) # 等待3S接着爬
return data_list # 返回数据列表
def save_data(data_list):
print('开始保存数据...')
book = xlwt.Workbook(encoding="utf-8", style_compression=0)
sheet = book.add_sheet('豆瓣电影', cell_overwrite_ok=True)
col = ("电影排名", "电影名", "电影年代", "发行国家", "剧情类型", "评分", "评论数量", "电影链接") # 表头名
for i in range(0, 8):
sheet.write(0, i, col[i]) # 列表名称
for k in range(0, len(data_list)): # 行
data = data_list[k]
for j in range(0, 8):
sheet.write(k + 1, j, data[j]) # 写入数据第二行，第0-7列
book.save('./豆瓣电影.xls')
if __name__ == '__main__':
main()🍅✌**感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！**🍅✌
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