电影推荐与票房预测系统 Python Flask 爬虫 Echarts 集成学习推荐算法机器学习毕业设计源码大数据-洪萨配资

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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、Surprise库KNNWithZScore算法、Stacking集成学习（决策树/Lasso/随机森林/GDBT）、HTML

功能模块名称

数据采集与存储模块
电影票房预测模块
电影推荐模块
数据可视化展示模块
用户角色与功能分配模块
电影信息管理模块
用户信息管理模块
后台数据管理模块

项目介绍
本项目是基于多技术整合的电影推荐与票房预测系统，聚焦解决用户选片难、行业票房预测盲目等痛点。系统通过requests爬虫采集并清洗电影数据，存储于MySQL数据库；借助Stacking集成学习提升票房预测精度，以KNNWithZScore算法实现个性化推荐；通过Echarts大屏呈现多维度数据；支持三级角色登录，普通用户可获取推荐、浏览电影，管理员负责信息管理，后台管理员维护系统运行，实现“数据-算法-功能”的全流程闭环，兼顾用户体验与行业决策需求。

2、项目界面

（1）电影数据可视化大屏
以多板块布局呈现各类数据：涵盖电影类型数量统计、上映国家分布、年度数量与评分趋势，同时展示参演演员排名、随机电影信息及票房 Top 榜单，通过图表与列表结合的形式直观呈现多维度电影数据，帮助用户快速把握电影行业各维度特征。

（2）电影评论数据可视化分析大屏
以多板块呈现评论相关数据：包含年度评论用户数量统计、评论内容的词云分析，以及最受欢迎电影的分布情况，同时下方展示不同主题的评论关键词词云。通过图表与词云结合的形式，直观呈现评论数据的时间趋势、内容特征及关联电影热度，帮助用户快速把握评论数据的核心特征。

（3）电影数据
以表格形式集中展示电影的多类信息，涵盖编号、名称、评分、上映时间等字段。左侧导航栏支持跳转至分析大屏、预测、推荐等功能模块，既实现了电影信息的统一呈现，也为管理员提供了便捷的信息查阅入口，帮助快速获取结构化的电影数据。

（4）电影票房预测
提供电影选择的下拉交互入口，用户选定目标电影后，系统通过集成学习算法计算并展示对应的票房预测结果。左侧导航栏可跳转至其他功能模块，整体实现了 “选择电影 - 触发预测 - 获取结果” 的简洁流程，为用户提供直观的票房参考。

（5）电影推荐
提供电影选择的下拉入口，用户选定目标电影后，系统通过推荐算法生成对应的 Top10 推荐列表，以表格形式展示推荐电影的多类信息。左侧导航栏可跳转至其他功能模块，整体实现 “选电影 - 获推荐” 的流程，帮助用户快速获取匹配偏好的电影内容。

（6）电影信息管理
提供电影信息的查询（支持下拉筛选）与展示功能，以表格呈现电影多类信息，同时为每条数据配备操作按钮。左侧导航栏可跳转至其他功能模块，管理员通过该模块实现电影信息的增删管理，保障系统内电影数据的及时更新与有序维护。

（7）用户信息管理
支持通过下拉筛选查询用户信息，以表格展示用户名、类型等内容，同时为每条数据配备操作按钮。左侧导航栏可跳转至其他功能模块，管理员通过该模块实现用户信息的查询与维护，保障系统内用户账号的有序管理。

（8）后台数据管理
提供多标签页切换（涵盖电影、票房等数据分类），支持搜索、批量操作及分页浏览，以表格展示数据详情并配备编辑类操作按钮。后台管理员通过该模块实现系统核心数据的集中管理，保障数据的完整与更新，支撑前端功能的稳定运行。

（9）注册登录
提供账号、密码的输入框及登录按钮，同时配备注册账号入口，作为系统的访问入口。用户通过该模块完成身份验证后，可进入对应角色的功能界面，实现系统的权限区分与安全访问，是使用后续功能的前置环节。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
本项目采用多技术整合架构：以Python为开发语言，基于Flask框架搭建系统后端，MySQL数据库实现数据存储；通过requests爬虫采集电影相关数据，Echarts完成多维度可视化展示；算法层结合Surprise库的KNNWithZScore实现个性化推荐，Stacking集成学习（融合决策树、Lasso、随机森林、GDBT）提升票房预测精度，最终以HTML构建前端交互界面。

二、功能模块详细介绍

数据采集与存储模块
通过requests爬虫定向获取电影数据（含名称、类型、评分、评论等），经清洗（过滤无效信息、补全缺失值）后存储至MySQL数据库，同时兼顾用户信息、评论数据的结构化存储，为各功能模块提供稳定的数据支撑。
电影票房预测模块
提供电影选择下拉入口，用户选定后，系统调用Stacking集成学习模型，基于历史票房相关特征（如类型、评分、档期等）计算并展示预测结果，实现“选电影-触发预测-看结果”的简洁流程，为行业提供票房参考。
电影推荐模块
支持用户选择目标电影，通过KNNWithZScore算法分析用户偏好与相似用户数据，生成Top10推荐列表并以表格展示电影信息，帮助用户快速获取匹配偏好的内容。
数据可视化展示模块
包含两大可视化大屏：电影数据大屏以多板块呈现类型数量、国家分布、年度趋势等核心指标；评论数据大屏通过图表与词云，展示评论用户时间分布、内容关键词及热门电影关联度，直观呈现数据特征。
用户角色与功能分配模块
支持三级角色登录：普通用户可浏览电影、接收推荐、维护个人信息；管理员负责电影与用户信息的增删改查；后台管理员管理系统数据、监控爬虫与模型参数，实现权限分层与功能按需分配。
电影信息管理模块
提供下拉筛选查询功能，以表格展示电影多类信息，每条数据配备操作按钮，管理员通过该模块实现电影信息的更新与维护，保障数据的时效性与有序性。
用户信息管理模块
支持用户信息的筛选查询，表格展示用户名、类型等内容并配备操作按钮，管理员可通过该模块维护用户账号，确保系统用户管理的规范。
后台数据管理模块
提供多标签页切换（覆盖电影、票房等数据分类），支持搜索、批量操作与分页浏览，以表格展示数据详情并配备编辑按钮，后台管理员通过该模块实现核心数据的集中管理，支撑前端功能稳定运行。
注册登录模块
作为系统访问入口，提供账号、密码输入框与登录按钮，同时配备注册入口，用户完成身份验证后进入对应角色界面，实现权限区分与安全访问。

三、项目总结
本项目是集“数据采集-分析-预测-推荐-管理”于一体的电影系统，通过多技术整合解决了用户选片难、行业票房预测盲目等痛点。系统以数据为基础、算法为核心、可视化与分层管理为支撑，既满足普通用户的个性化观影需求，又为电影行业提供数据驱动的决策工具，实现了技术深度与实际应用价值的统一。

4、核心代码

importreimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor,GradientBoostingRegressorfromsklearn.metricsimportmake_scorer,mean_squared_errorfromsklearn.metricsimportr2_scorefromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV,train_test_splitfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionasLR,Lassoimportjoblibimportseabornassns model_save_path=r'./app/dataset/testModel/'ifnotos.path.exists(model_save_path):os.makedirs(model_save_path)data=pd.read_csv(r"./app/dataset/ana_result/piaofang_info.csv")data=data.iloc[:,[2,3,4,5,7,9,10,11]]X=data.iloc[:,0:7]y=data.iloc[:,7].apply(lambdax:x/10000)# 标签经过 log1p 转换，使其更偏向于正态分布y=np.log1p(y)# 数据集划分train_X,test_X,train_y,test_y=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1)oof_df=pd.DataFrame()test_oof_df=pd.DataFrame()defperformance_metric(y_true,y_predict):""" Calculates and returns the performance score between true and predicted values based on the metric chosen. """# 计算 'y_true' 与 'y_predict' 的r2值score=r2_score(y_true,y_predict)# 返回这一分数returnscoredeffit_dtr_model(X,y):cross_validator=KFold(n_splits=5)regressor=DecisionTreeRegressor(random_state=1)# Create a dictionary for the parameter 'max_depth' with a range from 1 to 10params={'max_depth':[iforiinrange(1,11)]}# Transform 'performance_metric' into a scoring function using 'make_scorer'scoring_fnc=make_scorer(performance_metric)# Create the grid search cv object --> GridSearchCV()grid=GridSearchCV(regressor,params,scoring=scoring_fnc,cv=cross_validator)# Fit the grid search object to the data to compute the optimal modelgrid=grid.fit(X,y)dtr_max_depth=grid.best_estimator_.get_params()['max_depth']# Return the optimal model after fitting the datareturndtr_max_depthdeffit_decision_tree_model_forcast():# 进行决策树预测模型的训练dtr_max_depth=fit_dtr_model(X,y)dtr_regressor=DecisionTreeRegressor(max_depth=dtr_max_depth)dtr_regressor.fit(X,y)pred_y=dtr_regressor.predict(test_X)test_oof_df['dtr']=pred_y r2_score=performance_metric(test_y,pred_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('决策树回归模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(dtr_regressor,model_save_path+'dtr_model.pkl')returnrmse_scoredeffit_lasso_model_forcast():# 进行Lasso预测模型的训练lasso_regressor=Lasso()lasso_regressor.fit(X,y)pred_y=lasso_regressor.predict(test_X)test_oof_df['lasso']=pred_y r2_score=performance_metric(test_y,pred_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('Lasso回归模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(lasso_regressor,model_save_path+'lasso_model.pkl')returnrmse_scoredeffit_random_forest_regression_model():rf_model=RandomForestRegressor()rf_model.fit(X,y)pred_y=rf_model.predict(test_X)test_oof_df['rf']=pred_y r2_score=performance_metric(pred_y,test_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('随机森林模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(rf_model,model_save_path+'rf_model.pkl')returnrmse_scoredeffit_gdbt_model():gdbt_model=GradientBoostingRegressor()gdbt_model.fit(X,y)pred_y=gdbt_model.predict(test_X)test_oof_df['gdbt']=pred_y r2_score=performance_metric(pred_y,test_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('GDBT模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(gdbt_model,model_save_path+'gdbt_model.pkl')returnrmse_scoredeffit_stacking_model():lr_model=LR()lr_model.fit(test_oof_df,test_y)pred_y=lr_model.predict(test_oof_df)r2_score=performance_metric(pred_y,test_y)rmse_score=np.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print('Staking模型评价指标为：')print("The R2 score is ",r2_score)print('均方差',rmse_score)joblib.dump(lr_model,model_save_path+'stacking_model.pkl')returnrmse_scoredefforcast_piaofang(para):para=pd.DataFrame(para)# 加载决策树预测模型dtr_model=joblib.load(model_save_path+'dtr_model.pkl')dtr_pred=dtr_model.predict(para)print("决策树预测票房%s万"%np.expm1(dtr_pred[0]))# 加载Lasso预测模型lasso_model=joblib.load(model_save_path+'lasso_model.pkl')lasso_pred=lasso_model.predict(para)print("Lasso预测票房%s万"%np.expm1(lasso_pred[0]))# # 加载随机森林预测模型rf_model=joblib.load(model_save_path+'rf_model.pkl')rf_pred=rf_model.predict(para)print("随机森林预测票房%s万"%np.expm1(rf_pred[0]))# 加载GDBT预测模型gdbt_model=joblib.load(model_save_path+'gdbt_model.pkl')gdbt_pred=gdbt_model.predict(para)print("GDBT预测票房%s万"%np.expm1(gdbt_pred[0]))# return [dtr_pred, lr_pred]return[[dtr_pred[0],lasso_pred[0],rf_pred[0],gdbt_pred[0]]]

核心代码块二：

# 用于训练多个模型并计算它们的 RMSE（均方根误差）分数，并将结果保存到一个 CSV 文件中。deftrain_model():dtr_rmse=fit_decision_tree_model_forcast()# 决策树lasso_rmse=fit_lasso_model_forcast()# Lassorf_rmse=fit_random_forest_regression_model()# 随机森林gdbt_rmse=fit_gdbt_model()# GDBTlr_rmse=fit_stacking_model()# 将返回的堆叠模型的 RMSE 分数赋值给变量lr_rmsermse_result=pd.DataFrame(index=["决策树","Lasso","随机森林","GDBT","Stacking"])rmse_result['rmse_score']=[dtr_rmse,lasso_rmse,rf_rmse,gdbt_rmse,lr_rmse]# 将之前计算得到的各个模型的 RMSE 分数添加到rmse_result数据帧中的rmse_score列中。rmse_result.to_csv("../dataset/testModel/rmse_result.csv",encoding='utf-8',index=False)#将rmse_result数据帧保存为一个 CSV 文件deftest_model():# 1965, 12, 8.9, 1, 3, 29, 132# 1295124,辛德勒的名单,1993,11,9.6,3,"['剧情', '历史', '战争']",1,['美国'],48,195,322161245# 10876425,印式英语,2023,02,8.1,3,"['剧情', '喜剧', '家庭']",1,['印度'],13,133,10299150# 35267208,流浪地球2,2023,01,8.4,3,"['科幻', '冒险', '灾难']",1,['中国大陆'],50,173,8394962test_para=pd.DataFrame([[2022,2,8.4,3,1,50,173]])test_piaofang=8394962/10000print("真实票房%s万"%test_piaofang)pred_list=forcast_piaofang(test_para)# 加载线性回归预测模型stacking_model=joblib.load(model_save_path+'stacking_model.pkl')piaofang=stacking_model.predict(pred_list)[0]piaofang=round(np.expm1(piaofang),2)print("Stacking预测票房%s万"%piaofang)returnpiaofangdefforcast(para_list):# 根据传入的参数列表，进行票房预测pred_list=forcast_piaofang(para_list)# 加载线性回归预测模型stacking_model=joblib.load(model_save_path+'stacking_model.pkl')piaofang=stacking_model.predict(pred_list)[0]piaofang=round(np.expm1(piaofang),2)print("Stacking预测票房%s万"%piaofang)return"预测票房%s万(美元)"%piaofangdefvis_relation(x1,y1,name1):fig=plt.figure(1,figsize=(9,5))# plt.plot([0,400000000],[0,400000000],c="green")plt.scatter(x1,y1,c=['green'],marker='o')plt.grid()plt.xlabel("piaofang",fontsize=10)plt.ylabel(name1,fontsize=10)plt.title("Link between piaofang and %s"%name1,fontsize=10)plt.savefig('../dataset/pictures/piaofang_%s.png'%name1)plt.close()# 分析票房预测使用的所有属性与票房之间的关系并绘制散点图，分析所有属性之间的相关度绘制热力图defana_columns():year_list=list(data.iloc[:,0])month_list=list(data.iloc[:,1])rating_list=list(data.iloc[:,2])movie_type_count_list=list(data.iloc[:,3])country_count_list=list(data.iloc[:,4])actor_count_list=list(data.iloc[:,5])runtime_list=list(data.iloc[:,6])piaofang_list=list(data.iloc[:,7])vis_relation(piaofang_list,year_list,'year')vis_relation(piaofang_list,month_list,'month')vis_relation(piaofang_list,rating_list,'rating')vis_relation(piaofang_list,movie_type_count_list,'movie_type_count')vis_relation(piaofang_list,country_count_list,'country_count')vis_relation(piaofang_list,actor_count_list,'actor_count')vis_relation(piaofang_list,runtime_list,'runtime')# 相关关系可视化col=['year','month','rating','movie_type_count','country_count','actor_count','runtime','piaofang']plt.subplots(figsize=(14,10))corr=data.corr()print(corr)corr.to_csv("../dataset/ana_result/piaofang_info_corr.csv",encoding='utf-8')sns.heatmap(corr,xticklabels=col,yticklabels=col,linewidths=.5,cmap="Reds")plt.savefig('../dataset/pictures/corr.png')if__name__=='__main__':# 四个机器学习算法构建票房预测模型，然后Stacking集成所有的算法模型，构建最终的票房预测模型train_model()# 模型测试piaofang=test_model()# 分析票房预测使用的所有属性与票房之间的关系并绘制散点图，分析所有属性之间的相关度绘制热力图ana_columns()