摘要
电影推荐系统是 JavaWeb 毕设和课程设计中搜索热度较高的项目类型。系统围绕用户端电影浏览、电影资讯、推荐展示、个人中心以及后台电影数据维护展开，既能体现 SpringBoot + Vue 的完整开发流程，也能进一步扩展热门推荐、评分推荐和用户行为推荐等算法思路。
关键词：SpringBoot、Vue、电影推荐系统、推荐算法、MySQL、JavaWeb、毕业设计
图：电影推荐系统用户端首页
图：电影数据管理后台页面
一、项目背景
随着在线影视平台内容数量不断增加，用户在选择电影时往往需要依赖推荐列表、分类筛选、评分排序和资讯信息。电影推荐系统的目标是把电影数据、用户偏好和后台内容维护结合起来，为用户提供更清晰的浏览入口，也方便管理员统一维护电影信息与推荐内容。
二、系统功能概览
- 用户端：首页推荐、电影资讯、分类检索、电影详情、个人中心。
- 管理端：系统用户、电影数据、电影推荐、网站公告、资源信息。
- 推荐能力：可按热门、评分、类型、地区、用户浏览记录或收藏行为进行扩展。
- 内容运营：后台可维护电影资讯、推荐内容和公告信息，让系统更接近真实业务场景。
三、技术架构
- 后端：SpringBoot、Spring MVC、MyBatis 或 MyBatis-Plus。
- 前端：Vue、移动端 H5 页面或 Element UI 后台管理界面。
- 数据库：MySQL，用于存储电影、资讯、推荐、用户行为、公告等数据。
- 交互方式：REST 接口、分页查询、条件筛选、图片展示和后台表格维护。
四、数据库设计思路
核心表可以围绕 movie_info、movie_news、movie_recommend、user_info、user_collect、user_comment、sys_notice 展开。如果需要突出推荐算法，还可以增加 user_rating 或 user_behavior 表，用于记录评分、收藏、浏览、点击等行为数据。
五、推荐策略设计
- 基础版：按评分、浏览量、发布时间排序，生成热门电影列表。
- 进阶版：根据用户收藏、浏览和评分记录计算兴趣标签，优先推荐同类型电影。
- 算法版：基于协同过滤或内容相似度计算相似电影，提高推荐结果的个性化程度。
六、适合展示的页面
正文中建议重点展示用户端首页和后台电影数据管理页。用户端截图体现系统展示效果，后台截图体现数据维护能力，二者结合更能说明系统完整度。
七、总结
这个电影推荐系统既可以作为 SpringBoot/Vue 项目实战，也可以作为推荐系统方向的毕设基础版本。后续可以继续增加评分体系、用户画像、协同过滤推荐、电影评论情感分析等功能。
核心 SQL 示例：按评分和热度取 Top N
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| SELECT id, title, type, score, view_count FROM movie_info WHERE status = 'ONLINE' ORDER BY score DESC, view_count DESC LIMIT 10; |
八、互动话题
电影推荐系统如果继续优化，你更想看协同过滤推荐、内容相似度推荐，还是热门榜单推荐？