摘要針對傳統電影平臺內容推送同質化、無個性化、新用戶適配差等問題本文基于SpringBootVue3前后端分離架構結合協同過濾算法開發智能電影推薦系統。系統實現電影資源管理、用戶評分建模、個性化算法推薦、推薦理由解析、用戶畫像生成、冷啟動適配等功能通過用戶與物品雙重協同過濾及興趣衰減機制優化推薦精度可有效提升用戶觀影匹配度具備較高的實用價值與畢設研究意義。關鍵詞SpringBoot協同過濾算法電影推薦系統用戶畫像前后端分離一、技術架構系統采用前后端分離架構后端基于SpringBoot、MyBatis-Plus搭建業務服務搭配Redis緩存優化數據訪問效率前端通過Vue3Element Plus構建交互界面以MySQL存儲業務數據。核心引入協同過濾推薦算法結合興趣衰減因子優化推薦邏輯實現智能化個性化推送。二、核心功能模塊1. 電影庫管理統一維護電影基礎信息涵蓋分類、上映年份、海報、簡介等內容支持電影上下架管控自動統計影片評分數據實現影視資源標準化運維。2. 用戶評分體系搭建1-5星精細化評分機制完整記錄用戶評分數據、評分時間與觀影偏好構建標準化用戶-物品評分矩陣為算法推薦提供數據支撐。3. 協同過濾智能推薦融合用戶協同過濾與物品協同過濾雙算法計算用戶、影片相似度疊加興趣衰減因子弱化老舊偏好影響精準生成個性化電影推薦列表。4. 推薦理由可視化為每條推薦結果生成可視化解釋理由直觀展示推薦依據解決傳統算法推薦黑盒問題提升系統可信度與用戶體驗。5. 片單收藏與用戶畫像支持用戶收藏影片創建個人片單系統基于歷史評分、觀影記錄自動生成用戶觀影偏好畫像與觀影數據統計實現千人千面服務。6. 冷啟動與算法配置針對評分數據較少的新用戶提供高分榜單、熱門影片兜底推薦解決冷啟動問題。支持自定義最近鄰居數、相似度規則、推薦更新頻率算法可調性強。三、項目核心亮點1. 核心搭載協同過濾推薦算法區別于普通管理系統具備算法研究與落地價值2. 加入興趣衰減、推薦理由解析優化傳統算法缺陷邏輯更貼合商業項目3. 適配新用戶冷啟動場景算法參數可配置系統拓展性、實用性更強4. 架構主流、功能閉環兼具業務完整性與技術創新性適配畢業設計與課程設計。標簽SpringBoot, Vue3, 電影推薦系統, 協同過濾算法, 用戶畫像, Java畢設