1、项目介绍
技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫、Echarts可视化大屏、推荐算法（Surprise库KNNWithZScore）、HTML、机器学习集成学习（Stacking模型融合决策树/Lasso/随机森林/GDBT（梯度提升树）4个算法）
这个项目的研究背景：数字化时代视频内容消费爆炸式增长，用户面临海量电影“选择困难”，传统推荐机制泛化性差、精准度低，难以匹配个性化偏好；同时电影行业缺乏可靠的票房预测工具，依赖经验判断导致内容创作与营销策略盲目，且电影数据（信息、评论、票房）分散，人工采集分析效率低，这些痛点制约用户体验与行业精细化发展。
这个项目的研究意义：技术层面，通过Stacking模型融合4个算法提升票房预测精度，KNNWithZScore算法优化推荐效果，requests爬虫解决数据分散问题，Echarts降低数据理解门槛；用户层面，提供个性化推荐、直观可视化及便捷信息查询，减少选片时间；行业层面，为电影行业提供受众需求洞察与票房预测参考，助力内容创作与营销精细化，推动行业数据驱动发展。
2、项目界面
（1）电影数据可视化大屏

（2）电影评论数据可视化分析大屏

（3）电影数据

（4）电影票房预测

（5）电影推荐

（6）电影信息管理

（7）用户信息管理

（8）后台数据管理

（9）注册登录

3、项目说明

3、项目说明
本项目是基于Python+Flask框架+MySQL数据库开发的电影推荐与票房预测系统，整合requests爬虫、Echarts可视化及机器学习算法，覆盖“数据采集-分析-预测-推荐-管理”全流程，旨在解决电影行业用户选片难、票房预测不准、数据利用低效的问题。

（1）数据采集与存储
系统通过requests爬虫技术定向采集豆瓣等平台的电影数据（含名称、类型、评分、评论、票房相关信息），经数据清洗（过滤无效数据、补全缺失值）后存储至MySQL数据库，为各功能模块提供结构化数据支撑；同时数据库兼顾用户信息（账号、偏好）、评论数据的存储，保障数据完整性与查询效率。

（2）核心算法模块实现
① 电影票房预测模块（Stacking集成学习）
采用Stacking模型融合4个机器学习算法（决策树、Lasso、随机森林、GDBT梯度提升树）：以4个基础算法作为第一层模型，对历史票房数据（如电影类型、评分、上映档期、演员热度等特征）进行训练，将其输出结果作为第二层模型的输入，通过集成优化降低单一算法的偏差与方差，最终提升票房预测精度，为电影行业提供可靠的票房参考。

② 电影推荐模块（KNNWithZScore算法）
基于Surprise库实现KNNWithZScore推荐算法（核心代码位于app/home/wals.py）：首先对用户电影评分数据进行训练，通过交叉验证计算RMSE（均方根误差）与MAE（平均绝对误差）指标；然后测试不同K值（近邻数量）对模型的影响，绘制“平均RMSE/MAE随K值变化曲线图”，筛选出最优K值；最后基于最优模型，根据用户历史评分与相似用户偏好，生成个性化电影推荐列表，解决传统推荐“泛化不准”的问题。

（3）数据可视化展示
借助Echarts可视化大屏实现多维度数据呈现：

电影数据可视化大屏：展示电影总量、评分分布、类型占比等核心指标；
评论数据可视化大屏：通过词云、折线图等呈现用户评论情感倾向、热门评论关键词；
辅助图表（如电影数据列表、分类统计）：帮助用户快速把握电影信息，管理员直观了解数据动态。
（4）用户角色与功能模块
系统支持三级角色登录（普通用户、管理员、后台管理员），功能模块按需分配：

普通用户：通过注册登录使用电影浏览、评论查看、个性化推荐接收、个人信息维护功能，降低选片难度；
管理员：负责电影信息管理（增删改查电影数据）、用户信息管理（维护用户账号），保障数据有序性；
后台管理员：监控爬虫任务、查看系统日志、管理推荐与预测模型参数，确保系统稳定运行。
整体而言，系统通过技术整合实现“算法精准性+功能完整性+操作便捷性”的统一，既满足用户个性化观影需求，又为电影行业提供数据驱动的决策工具，具备较强的技术深度与实际应用价值。

4、核心代码

5、源码获取方式

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