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

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

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻