豆瓣电影推荐系统 | Python Django 协同过滤 Echarts可视化深度学习大数据毕业设计源码-洪萨配资

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语言为核心，基于Django框架开发，搭配MySQL数据库存储数据，运用协同过滤推荐算法、Echarts可视化工具，结合HTML搭建前端交互界面。

功能模块

电影数据可视化分析
用户好评占比和点赞前十用户评论分析
电影详情信息
电影热度排行榜
后台数据管理
注册登录界面
数据采集界面

项目介绍
本项目是基于Python语言、Django框架构建的豆瓣电影推荐系统，采用MySQL数据库存储豆瓣电影相关数据。系统借助协同过滤推荐算法分析用户行为与喜好，为用户提供个性化电影推荐；通过数据采集模块抓取电影数据，依托Echarts实现电影评分分布、影评热度等维度的可视化展示；同时配备注册登录、后台数据管理等功能，前端以HTML搭建交互界面，整体实现从数据采集、分析推荐到可视化展示的完整流程。

2、项目界面

（1）电影数据可视化分析
左侧导航栏含电影信息、推荐、排行榜等功能模块。页面展示电影相关词云图，呈现热门影片关键词；同时包含好评电影柱状图、评论评分占比饼图，可直观查看电影数据分布，辅助用户了解电影评价与热门趋势。

（2）用户好评占比和点赞前十用户评论分析
左侧导航栏涵盖电影信息、推荐等功能模块。页面展示电影相关词云图，呈现影片关联关键词；同时包含用户好评占比饼图，直观呈现评价分布；还有点赞数前十用户评论的柱状图，可查看高互动评论的用户数据，辅助分析影评热度与用户反馈。

（3）电影详情信息
左侧导航栏包含电影信息、推荐等功能模块。页面展示单部电影的核心详情，包括导演、类型、上映时间等基础信息，搭配影片海报，同时呈现影评分析板块，展示用户评论内容及互动数据，支持查看影片的详细信息与用户反馈。

（4）电影热度排行榜
左侧导航栏涵盖电影信息、推荐等功能模块。页面展示电影热度排行榜单，以表格形式呈现影片的名称、评分、类型、上映时间、热度等信息，每部影片旁设有 “查看” 入口，支持点击查看对应电影的详细信息，便于用户了解热门影片的核心数据。

（5）后台数据管理
包含站点管理相关功能模块，分为多个分类板块：可管理账户、社交账号类信息，支持对电影评论分析系统的电影表、评分表、评论表等数据进行增加、修改操作，还能管理站点及认证授权相关内容，同时展示最近操作记录，是系统数据与功能的后台管理入口。

（6）注册登录界面
核心功能是支持用户登录操作：包含账号、密码输入框，验证码验证区域，以及 “登录” 按钮；同时提供 “记住我” 选项、“忘记密码” 找回入口，还有 “没有账号？去注册” 的跳转链接，是用户进入系统的身份验证入口，完成验证后可访问系统功能。

（7）数据采集界面
包含爬虫脚本文件，核心功能是通过代码实现数据采集：借助多线程等方式，定向抓取外部平台的电影数据（如导演、评分、标题等信息），同时对采集过程中的异常进行捕获处理，采集到的数据会结构化展示，为系统后续的分析、可视化等功能提供数据支撑。

3、项目说明

一、技术栈
本项目以Python语言为核心开发语言，基于Django框架搭建整体系统架构，采用MySQL数据库实现电影数据的持久化存储；引入协同过滤推荐算法分析用户行为偏好，借助Echarts可视化工具实现多维度数据图表展示，结合HTML完成前端交互界面的搭建，形成完整的技术体系。

二、功能模块详细介绍

电影数据可视化分析：左侧导航栏包含电影信息、推荐、排行榜等功能入口，页面展示电影相关词云图呈现热门关键词，搭配好评电影柱状图、评论评分占比饼图，直观呈现电影数据分布，帮助用户了解电影评价与热门趋势。
用户好评占比和点赞前十用户评论分析：左侧导航栏涵盖多核心功能模块入口，页面展示电影关联关键词词云图，同时呈现用户好评占比饼图、点赞数前十用户评论柱状图，辅助分析影评热度与用户反馈特征。
电影详情信息：左侧导航栏支持切换至电影信息、推荐等模块，页面展示单部电影的导演、类型、上映时间等核心详情及海报，搭配影评分析板块呈现用户评论与互动数据，支持查看影片完整信息与用户反馈。
电影热度排行榜：左侧导航栏包含多功能模块入口，页面以表格形式展示电影热度榜单，呈现影片名称、评分、类型、上映时间、热度等信息，每部影片配备“查看”入口，支持跳转查看详情。
后台数据管理：作为系统后台核心入口，包含多个分类管理板块，可管理账户、社交账号类信息，支持对电影表、评分表、评论表等数据进行增改操作，还能管理站点及认证授权内容，展示最近操作记录。
注册登录界面：作为系统身份验证入口，包含账号、密码输入框、验证码验证区域及登录按钮，提供“记住我”“忘记密码”功能，配备注册跳转链接，验证通过后可访问系统全部功能。
数据采集界面：内置爬虫脚本文件，借助多线程技术定向抓取外部平台电影数据（导演、评分、标题等），捕获处理采集异常，结构化展示采集结果，为系统分析与可视化功能提供数据支撑。

三、项目总结
本豆瓣电影推荐系统围绕用户观影决策需求构建，基于Python+Django技术栈实现了从数据采集到分析推荐、可视化展示的完整流程。系统依托MySQL存储数据，通过协同过滤算法实现个性化推荐，借助Echarts完成多维度数据可视化呈现，同时配备完善的注册登录、后台数据管理功能。整体功能覆盖数据采集、分析、推荐、管理等核心环节，既通过可视化图表让用户直观了解电影数据特征，又能基于算法提供个性化推荐，兼顾用户体验与系统管理需求，具备较强的实用价值。

4、核心代码

fromdjango.shortcutsimportrender,HttpResponse,redirectfromdjango.contrib.auth.decoratorsimportlogin_requiredfromdjango.httpimportFileResponsefromdjango.shortcutsimportget_object_or_404,HttpResponseRedirectfrom.importmodelsfromdjango.db.modelsimportQfromPILimportImageimportuuidimportosimportsubprocessfrom.xietongimportUserCf@login_requireddefindex(request):ifrequest.method=='GET':type=request.GET.get('type')iftype:datas=models.Case_item.objects.all().order_by('-{}'.format(type))[:20]else:datas=models.Case_item.objects.all().order_by('-pingfen')[:20]returnrender(request,'keshihua/index.html',locals())ifrequest.method=='POST':error={}data=request.POST name=data.get('name','')ifnotname:datas=models.Case_item.objects.all().order_by('-pingfen')[:20]else:datas=models.Case_item.objects.filter(name__icontains=name)returnrender(request,'keshihua/index.html',locals())@login_requireddeftuijian(request):ifrequest.method=='GET':type=request.GET.get('type')datas=models.Pinfen.objects.all()dicts={}fordataindatas:ifdicts.get(data.user.username,'')=='':dicts[data.user.username]={}dicts[data.user.username][data.case.id]=data.fenshuelse:dicts[data.user.username][data.case.id]=data.fenshu userCf=UserCf(data=dicts)r=userCf.recommend(request.user.username)ifnotr:iftype:datas=models.Case_item.objects.all().order_by('-{}'.format(type))[:10]else:datas=models.Case_item.objects.all()[::-1][:10]else:datas=[]forrsinr:datas.append(get_object_or_404(models.Case_item,pk=rs[0]))returnrender(request,'keshihua/tuijian.html',locals())defitype_s(request,td):ifrequest.method=='GET':list_data=models.Case_item.objects.filter(itype=td).order_by('-pingfen')returnrender(request,'Shop/itypes_all.html',locals())@login_requireddefmydafen(request):ifrequest.method=='GET':list_data=[]datas=models.Pinfen.objects.filter(user=request.user)returnrender(request,'Shop/mydafen.html',locals())#电影详细信息importrandomdefcase_item(request,id):ifrequest.method=='GET':data=get_object_or_404(models.Case_item,pk=id)pingluns=[]datas=models.PinLun.objects.filter(case=data)fordaindatas:pingluns.append(da)returnrender(request,'keshihua/detailed.html',locals())defrenmen_item(request):ifrequest.method=='GET':returnrender(request,'Shop/fenxi1.html',locals())defrenmen_get(request):path=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))+os.sep+'static'+os.sep+'img'pypath=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+os.sep+'reimgs.py'cmd=['python',pypath,path]aa=subprocess.Popen(cmd)returnHttpResponseRedirect('/renmen_item/')@login_requireddefxianshi(request,id):ifrequest.method=='GET':returnrender(request,'keshihua/fram1.html',locals())@login_requireddefxianshi1(request):ifrequest.method=='GET':returnrender(request,'keshihua/fram2.html',locals())@login_requireddeftubiao1(request):ifrequest.method=='GET':datas=models.Case_item.objects.all()result1=[{'name':data.name,'value':data.pingfen}fordataindatas]datas1=sorted(result1,key=lambdast:st['value'],reverse=True)print(datas1)names=[]values=[]fordataindatas1[:5]:names.append(data.get('name'))values.append(data.get('value'))datas_ping=models.PinLun.objects.all()datas2=[]datas2.append({'value':len(datas_ping.filter(fenshu='1')),'name':'1分'})datas2.append({'value':len(datas_ping.filter(fenshu='2')),'name':'2分'})datas2.append({'value':len(datas_ping.filter(fenshu='3')),'name':'3分'})datas2.append({'value':len(datas_ping.filter(fenshu='4')),'name':'4分'})datas2.append({'value':len(datas_ping.filter(fenshu='5')),'name':'5分'})datas3=[[data.zan,data.cai]fordataindatas_ping]datas4=[[data.zan,data.zheng]fordataindatas_ping]returnrender(request,'keshihua/tubiao1.html',locals())@login_requireddeftubiao(request,id):ifrequest.method=='GET':case=get_object_or_404(models.Case_item,pk=id)datas=models.PinLun.objects.filter(case=case)zhen=0fu=0yiban=0fordaindatas:print(da.zheng)print(da.fu)ifabs(da.zheng-da.fu)<3orabs(da.fu-da.zheng)<3:yiban+=1elifda.zheng>da.fu:zhen+=1elifda.fu>da.zheng:fu+=1datas1=[{'name':'满意','value':zhen},{'name':'不满意','value':fu},{'name':'一般','value':yiban}]list1=[]list2=[]list3=[]fordaindatas[:10]:list1.append(da.name)list2.append(da.zan)list3.append(da.cai)datas3=[]datas3.append({'value':len(datas.filter(fenshu='1')),'name':'1'})datas3.append({'value':len(datas.filter(fenshu='2')),'name':'2'})datas3.append({'value':len(datas.filter(fenshu='3')),'name':'3'})datas3.append({'value':len(datas.filter(fenshu='4')),'name':'4'})datas3.append({'value':len(datas.filter(fenshu='5')),'name':'5'})names=[]zans=[]cais=[]huiyings=[]fordataindatas:names.append(data.name)zans.append(data.zan)cais.append(data.cai)huiyings.append(data.huiying)returnrender(request,'keshihua/tubiao.html',locals())@login_requireddefdafen(request,id):ifrequest.method=='GET':case=get_object_or_404(models.Case_item,pk=id)data=models.Pinfen.objects.filter(Q(user=request.user)&Q(case=case))returnrender(request,'keshihua/dafen.html',locals())elifrequest.method=='POST':case=get_object_or_404(models.Case_item,pk=id)datas=request.POST fenshu=datas.get('fenshu','-1')ifint(fenshu)>5orint(fenshu)<0:returnHttpResponse(u'分数不规范')ifnotmodels.Pinfen.objects.filter(Q(user=request.user)&Q(case=case)):models.Pinfen.objects.create(user=request.user,case=case,fenshu=fenshu)else:models.Pinfen.objects.filter(Q(user=request.user)&Q(case=case)).update(fenshu=fenshu)returnredirect('Shop:case_item',id)@login_requireddefspiders(request):ifrequest.user.is_superuser:ifrequest.method=='POST':datas=request.POST nums=datas.get('shuliang','0')itype=datas.get('leixing','')ifitype=='':itype='all'path=os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))+os.sep+'spider_douban.py'cmd='python '+path+' '+str(nums)+' '+itypeprint(cmd)subprocess.Popen(cmd,shell=True)returnHttpResponseRedirect("/")