电影推荐系统 | Python Django 协同过滤 Echarts 豆瓣电影数据源大数据人工智能毕业设计源码（建议收藏）✅-智慧文博士

博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅
点击查看作者主页，了解更多项目！
🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、大数据毕业设计：2026年选题大全深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈
以Python为核心开发语言，基于Django框架搭建系统架构，采用MySQL数据库存储数据，整合协同过滤推荐算法实现推荐功能，数据源取自豆瓣电影，结合Echarts可视化库与HTML完成前端展示和交互。

功能模块

电影首页
我的收藏
系统可视化
每年电影个数折线图分析
每年电影平均评分折线图分析
电影类别饼图分析
国家电影个数饼图分析
导演电影个数排行榜展示
演员电影个数排行榜展示
电影评价人数排行榜展示
评分评价人数散点图分析
电影详情词云图分析
我的收藏列表管理

项目介绍
本电影推荐系统是一款多功能的综合性应用，核心旨在为用户提供个性化电影推荐服务。系统以Python和Django为技术基础开发，依托MySQL数据库稳定存储电影及用户相关数据，核心运用协同过滤算法，分析豆瓣电影的用户评分数据，挖掘用户与电影间的相似性，以此实现精准的个性化推荐。前端基于HTML搭建页面框架，结合Echarts将电影数据转化为折线图、饼图、词云图等可视化形式呈现，同时提供电影收藏、排行榜查看等功能，既满足用户个性化推荐需求，也能直观展现电影各类数据特征。

2、项目界面

（1）电影数据分析
左侧导航栏包含电影首页、我的收藏、系统可视化等功能模块，系统可视化下又细分每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜等功能，右侧展示了用户收藏电影的国家排行榜柱状图和类别饼图等可视化分析内容。

（2）我的收藏列表
左侧导航栏包含电影首页、我的收藏、系统可视化等功能模块，系统可视化下又细分每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜、演员电影个数排行榜、电影评价人数排行榜、评分评价人数散点图、电影详情词云图等功能，右侧展示了用户收藏的电影条目，每个条目包含电影封面、名称、导演、主演、简介、评分、评价数、时长及收藏状态等信息。

（3）系统首页
主要包含电影首页、我的收藏、系统可视化等功能模块，其中系统可视化又涵盖每年电影个数折线图、每年电影平均评分折线图、电影类别饼图、国家电影个数饼图、导演电影个数排行榜、演员电影个数排行榜、电影评价人数排行榜、评分评价人数散点图、电影详情词云图等可视化分析功能，同时还具备推荐电影、收藏列表等功能，可展示数据统计、系统信息及开发者信息等内容。

（4）各地区电影数据分析
主要以饼图的形式展示不同国家和地区的电影数量占比，可直观呈现各国家和地区电影数量的分布情况，帮助用户快速了解电影的地域分布特征。

（5）词云图分析
主要以词云图的形式展示电影详情中的高频词汇，可直观呈现电影相关的核心关键词分布，帮助用户快速把握电影的关键信息与主题。

（6）演员电影个数排行榜
主要以柱状图的形式展示演员电影个数排行情况，可直观查看不同演员参演电影数量的对比，帮助用户快速了解演员的作品数量分布。

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，采用MySQL数据库完成电影及用户数据的存储管理，整合协同过滤推荐算法实现个性化推荐核心功能，数据源来源于豆瓣电影，前端结合Echarts可视化库与HTML完成页面展示及交互效果实现。

二、功能模块详细介绍

电影首页：作为系统核心入口，整合电影推荐、收藏列表等功能，展示数据统计、系统信息及开发者信息，同时关联系统可视化等全量功能模块，为用户提供一站式操作入口。
我的收藏：左侧配备功能导航栏，右侧展示用户收藏的电影条目，包含封面、名称、导演、主演等全维度信息，支持收藏列表的查看与管理，满足用户收藏内容管控需求。
系统可视化：涵盖多维度电影数据可视化分析功能，可通过折线图、饼图、柱状图、散点图、词云图等形式呈现数据，支撑全维度的电影数据可视化分析。
每年电影个数折线图分析：依托Echarts以折线图形式展示年度电影数量变化趋势，直观呈现电影数量的时间分布特征。
每年电影平均评分折线图分析：通过折线图呈现年度电影平均评分波动情况，反映不同年份电影整体评分水平变化。
电影类别饼图分析：以饼图形式展示不同电影类别的数量占比，清晰呈现电影类型分布特征。
国家电影个数饼图分析：借助饼图呈现各国家/地区电影数量占比，直观展现电影地域分布特点。
导演电影个数排行榜展示：以排行榜形式呈现导演的作品数量，清晰对比不同导演的创作产出情况。
演员电影个数排行榜展示：通过柱状图展示演员参演电影数量排行，直观呈现演员作品数量的差异。
电影评价人数排行榜展示：以排行榜形式呈现电影的评价人数，反映不同电影的用户关注度。
评分评价人数散点图分析：通过散点图分析电影评分与评价人数的关联关系，挖掘两者间的潜在规律。
电影详情词云图分析：以词云图形式展示电影详情中的高频词汇，快速呈现电影核心主题与关键信息。
我的收藏列表管理：支持用户查看、管理收藏的电影列表，展示收藏电影的全维度信息，满足用户收藏内容的管理需求。

三、项目总结
本电影推荐系统是一款集个性化推荐与多维度数据可视化为一体的综合性应用，基于Python+Django技术栈构建，依托MySQL存储数据，核心运用协同过滤算法分析豆瓣电影数据实现精准推荐。系统前端通过Echarts将电影数据转化为折线图、饼图、词云图等十余种可视化形式，覆盖年份、类型、地域、创作者等多维度分析方向，同时提供电影收藏、排行榜查看等功能。系统既满足了用户个性化电影推荐的核心需求，也通过丰富的可视化图表直观展现电影各类数据特征，具备较强的实用性与数据解读价值。

4、核心代码

fromdjango.shortcutsimportrender,redirect,HttpResponsefromdjango.httpimportJsonResponsefromdjango.urlsimportreversefromdjango.db.modelsimportSum,Count,Min,Max,Q,Avgfromdjango.db.modelsimportQ,Ffromdjango.viewsimportViewfromdjango.utils.decoratorsimportmethod_decoratorimportosimporttimeimportdatetimeimportjsonimportpandasaspdimportnumpyasnpimportwarnings warnings.filterwarnings('ignore')#@method_decorator(check_login,name='get') #classIndexView(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/index.html',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})#@method_decorator(check_login,name='get') #classwelcomeView(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/welcome.html',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})#@method_decorator(check_login,name='get') #classwelcome1View(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/welcome1.html',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})#@method_decorator(check_login,name='get') #classunicodeView(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/unicode.html',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})#@method_decorator(check_login,name='get') #classloginView(View):defget(self,request):returnrender(request,'app/',locals())defpost(self,request):returnHttpResponse('post方法')returnJsonResponse({'status':1,'msg':'操作成功'})