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前后端分离个性化电影推荐系统系统｜SpringBoot+Vue+MyBatis+MySQL完整源码+部署教程

news 2026/5/11 22:44:09

系统架构设计### 摘要

随着互联网技术的快速发展，个性化推荐系统在影视娱乐领域的应用日益广泛。传统的电影推荐系统通常采用单一的内容推荐或协同过滤算法，难以满足用户多样化的需求。同时，前后端耦合的开发模式导致系统扩展性差、维护成本高。为了解决这些问题，本研究设计并实现了一种基于前后端分离架构的个性化电影推荐系统。该系统通过分析用户历史行为、偏好标签和社交关系等多维度数据，结合混合推荐算法，为用户提供精准的电影推荐服务。关键词：个性化推荐、电影推荐系统、前后端分离、混合推荐算法、用户行为分析。

本研究采用SpringBoot作为后端框架，Vue.js作为前端框架，结合MyBatis和MySQL实现数据持久化。系统分为用户管理模块、电影信息管理模块和推荐引擎模块。推荐引擎模块融合了基于内容的推荐和协同过滤算法，通过加权策略生成最终推荐列表。前端采用响应式设计，支持多终端访问，并提供了用户评分、收藏和评论等交互功能。后端通过RESTful API与前端通信，确保数据交互的高效性和安全性。系统部署采用Nginx反向代理和Docker容器化技术，提升了系统的可扩展性和维护性。关键词：SpringBoot、Vue.js、MyBatis、RESTful API、Docker、响应式设计。

数据表

电影推荐系统数据表：用户行为数据通过时间戳自动记录，用户ID是该表的外键，存储用户与电影的交互信息，结构表如表3-1所示。

表3-1 user_movie_interaction（用户电影交互表）

字段名	数据类型	描述
interaction_id	BIGINT	主键，交互记录唯一标识
user_uuid	VARCHAR(36)	用户唯一标识
movie_code	VARCHAR(20)	电影唯一编码
behavior_type	TINYINT	行为类型（1浏览 2评分 3收藏）
rating_value	FLOAT	评分值（1-5星）
create_time	TIMESTAMP	行为发生时间

电影基础信息数据表：电影元数据通过爬虫定期更新，电影编码是该表的主键，存储电影的基本属性和内容特征，结构表如表3-2所示。

表3-2 movie_metadata（电影元数据表）

字段名	数据类型	描述
movie_code	VARCHAR(20)	主键，电影唯一编码
film_title	VARCHAR(100)	电影名称
director_name	VARCHAR(50)	导演姓名
release_year	INT	上映年份
genre_tags	JSON	类型标签数组
storyline_text	TEXT	剧情简介
poster_url	VARCHAR(255)	海报图片URL
average_rating	FLOAT	平均评分

推荐结果数据表：推荐记录通过算法引擎定时生成，推荐ID是该表的主键，存储系统为用户生成的个性化推荐列表，结构表如表3-3所示。

表3-3 personalized_recommendation（个性化推荐表）

字段名	数据类型	描述
recommend_id	BIGINT	主键，推荐记录唯一标识
user_uuid	VARCHAR(36)	用户唯一标识
recommended_movies	JSON	推荐电影编码列表
algorithm_version	VARCHAR(20)	使用的算法版本
generate_time	TIMESTAMP	推荐生成时间
expire_time	TIMESTAMP	推荐过期时间