前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)--pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
随着影视行业数字化转型加速，全球电影内容产量呈爆发式增长。据统计，2024 年全球各类影视平台上线新片超 2 万部，较五年前增长 120%，海量内容虽丰富了用户选择，却也带来 "选择困境"------ 超过 65% 的用户表示，在挑选电影时需花费 30 分钟以上浏览信息，仍常因选片不当浪费观影时间。
通过机器学习算法分析用户多维度行为数据，构建精准用户画像，实现 "千人千面" 的推荐效果，既能解决用户选片难题，又能提升平台用户粘性与使用时长，为影视平台在激烈竞争中构建核心优势。
语言：Python
框架：django/flask
软件版本：python3.7.7
数据库：mysql
数据库工具：Navicat
前端框架:vue.js
通过比较两个不同因素的框架，可以看出Flask和Django不能被标记为单一功能中的最佳框架。当Django在快速发展的大型项目中看起来更好并且提供更多功能时，Flask似乎更容易上手。这两个框架对于开发Web应用程序都非常有用，应根据当前的需求和项目的规模来选择它们。
最新python的web框架django/flask都可以开发.基于B/S模式,前端技术:nodejs+vue+Elementui+html+css
,前后端分离就是将一个单体应用拆分成两个独立的应用：前端应用和后端应用，以JSON格式进行数据交互.充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护等特点
传统电影推荐模式存在明显短板：多数平台依赖 "热门榜单""类型分类" 等通用推荐方式，忽略用户个体差异，导致推荐内容同质化严重。例如，偏好文艺片的用户常被推送商业大片，亲子家庭用户频繁看到恐怖片推荐，匹配准确率不足 40%。同时，现有推荐多基于单一维度数据（如观看历史），未整合用户评分、观影时长、社交分享等多维度信息，难以精准捕捉用户潜在需求。
此外，影视平台间竞争加剧，用户留存成为核心目标。数据显示，因推荐内容不符合预期，用户平均每月会尝试 2-3 个新平台，平台用户流失率高达 25%。在此背景下，开发个性化电影推荐系统成为行业必然趋势。
