目录
摘 要 IV
关键词 IV
ABSTRACT V
KEY WORDS V
引言 1
1 绪论 1
1．1 课题意义 1
1．2 研究现状 1
1．3 研究目标 1
1．4 研究内容 2
1．4．1 推荐算法研究内容 2
1．4．2 系统设计与实现研究内容 2
2 传统的协同过滤推荐算法 3
2．1 算法介绍 3
2．1．1 基于用户的协同过滤算法 3
2．1．2 基于项目的协同过滤算法 4
2．2 相似度计算 6
2．2．1 欧几里得距离 6
2．2．2 余弦相似度 6
2．2．3 皮尔森相关系数（Pearson Correlation Coefficient） 6
2．3 预测评分计算 7
3 改进的协同过滤推荐算法 7
3．1 算法改进思想 7
3．2 相似度计算 7
3．2．1 Tanimoto系数 7
3．2．2 人口统计数据 8
3．2．3 改进的相似度计算方法 9
3．3 预测评分计算 9
3．4 算法流程 10
3．5 实验设计及结果分析 10
3．5．1 实验数据集 10
3．5．2 实验方法 10
3．5．3 评测指标 10
3．5．4 实验结果 11
4 电影推荐系统需求分析 11
4．1 系统总体功能模块 11
4．2 媒体模块需求分析 12
4．2．1 转换图片格式 12
4．3 用户模块需求分析 13
4．3．1 注册、登录 13
4．3．2 信息查看 13
4．3．3 信息修改 13
4．4 电影模块需求分析 13
4．4．1 获取电影列 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: ^351916072^ 
表 13
4．4．2 详情查看 13
4．5 评分模块需求分析 13
4．5．1 电影评分与删除 13
4．5．2 获取历史评分列表 13
4．6 推荐模块需求分析 13
4．6．1 推荐电影 13
4．6．2 推荐用户 13
4．6．3 获取相似电影列表 13
4．7 评论模块需求分析 13
4．7．1 获取评论列表 13
4．7．2 评论电影、动态 14
4．7．3 回复评论 14
4．7．4 获取历史评论列表 14
4．7．5 评论删除 14
4．8 点赞模块需求分析 14
4．8．1 为评论点赞与取消 14
4．8．2 为动态点赞与取消 14
4．9 收藏模块需求分析 14
4．9．1 电影收藏与取消 14
4．9．2 获取收藏列表 14
4．10 搜索模块需求分析 14
4．10．1 搜索电影与用户 14
4．10．2 获取历史搜索列表 14
4．10．3 获取热门搜索列表 15
4．11 关注模块需求分析 15
4．11．1 用户关注与取消 15
4．11．2 获取关注列表 15
4．11．3 获取粉丝列表 15
4．12 动态模块需求分析 15
4．12．1 动态发布与转发 15
4．12．2 动态删除 15
4．12．3 获取动态列表 15
4．13 消息通知模块需求分析 15
4．13．1 获取未读消息数 15
4．13．2 消息列表 15
4．13．3 将消息标记为已读 15
4．14 后台管理模块需求分析 16
5 电影推荐系统概要设计 16
5．1 系统总体设计 16
5．2 数据库设计 16
5．2．1 数据库概要设计 16
5．2．2 数据库表设计 19
6 电影推荐系统实现 28
6．1 系统开发环境及相关技术介绍 28
6．1．1 MUI介绍 28
6．1．2 Django介绍 28
6．2 系统实现 28
6．2．1 注册、登录 28
6．2．2 推荐电影、推荐用户 29
6．2．3 搜索 30
6．2．4 电影详情 30
6．2．5 动态 31
6．2．6 消息通知 32
6．2．7 关注/粉丝 34
6．2．8 历史记录 34
6．2．9 个人信息修改 35
6．2．10 后台管理 36
6．3 服务器部署发布 36

原文链接：http://www.jxszl.com/jsj/wljs/606894.html