python+flask+vue协同过滤的电影评分推荐系统-影评网站_网络爬虫与协同过滤算法电影推荐系统(vue前端)-程序员宅基地
深度学习的电影推荐系统是在的数据存储主要通过MySQL。用户在使用应用时产生的数据通过Python语言传递给数据库。通过此方式促进深度学习的电影推荐信息流动和数据传输效率，提供一个内容丰富、功能多样、易于操作的平台。述了数据库的设计，系统的详细设计部分主要论述了几个主要模块的详细设计过程。
前台用户包含：注册、登录、注销、浏览电影、播放电影.电影要有海报哦.导演地区,搜索电影、信息修改、密码修改、电影评分、电影收藏点赞、电影评论、热点推荐、推荐电影等功能；后台管理员包含：用户管理、电影管理、电影类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、权限管理等。推荐功能：按照点击次数,收藏次数推荐,评分啊
本深度学习的电影推荐管理系统的主要开发目标如下：
（1）减少后台管理人员的工作量，对用户的信息进行系统的管理；
（2）必须要方便快捷的查看搜索信息并管理信息；
（3）管理员和用户是具有多样性的，所以界面要设置的简单明了，操作更要方便快捷。
本系统使用的数据库为MySQL数据库[10]，选择该数据库的原因是因为该数据库开源、免费，且相对简便，且由于使用人数众多，在处理问题上会得到更多已知的帮助。本系统作为一个深度学习的电影推荐系统，其体量并不会很大，也很适合MySQL数据库的特点。综上所述，本项目采用MySQL作为本项目的数据库和进行数据表的设计。
目 录
1 引言 4
1.1 选题背景 4
1.2 研究目的及意义 4
1.3 研究的主要内容 4
2 平台开发相关技术 6
2.1 Python语言 6
2.2 Flask框架 6
2.3 MySQL数据库 6
2.4 B/S架构 8
3系统需求分析 9
3.1 功能需求分析 9
3.2性能需求分析 10
3.3 系统可行性分析 11
3.3.1 技术可行性 11
3.3.2 操作可行性 11
3.3.3运行可行性 11
3.3.4社会可行性 11
3.4系统流程图分析 12
3.5.1 登录流程图 12
3.5.2 添加新用户流程图 13
4 系统软件的总体设计 15
4.1系统的基本要求 15
4.2 系统开发目标 15
4.3 系统总体架构设计 15
4.4 系统数据库的设计 16
4.4.1数据库设计原则 16
4.4.2数据库E/R图 17
4.4.3 数据库表 17
5 系统软件功能的具体实现 22
5.1系统功能实现 22
5.2后台模块实现 23
5.2.1管理员模块实现 24
5.2.2用户模块实现 27
6 系统测试与运行维护 29
6.1系统测试的目的 29
6.2测试用例 29
6.3系统运行与维护 30
7 结论 32
参考文献 33
致 谢 34
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