基于SSM+Vue的协同过滤算法的电影推荐系统（源码+部署说明+系统介绍+源码解释）.zip

基于SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)和Vue.js的协同过滤算法电影推荐系统是一个利用用户历史观影记录和评分数据，通过协同过滤算法来预测用户可能喜欢的电影的系统。该系统主要由以下几个模块组成： 用户管理模块：用于管理用户的信息，包括用户的基本信息、历史观影记录和评分等。 电影管理模块：用于管理电影的信息，包括电影的基本信息、剧情简介、演员表和评分等。 电影推荐模块：用于根据用户的历史观影记录和评分数据，通过协同过滤算法来预测用户可能喜欢的电影。 电影搜索模块：用于提供电影搜索功能，用户可以通过输入电影名称或关键词来查找感兴趣的电影。 个人中心模块：用于展示用户的个人信息和历史观影记录，同时也可以查看自己的推荐电影列表。 整个系统的实现过程大致如下： 用户登录后，进入用户管理模块，获取用户的基本信息和历史观影记录。 用户在电影管理模块中添加自己感兴趣的电影，并填写电影的相关信息。 用户在电影推荐模块中输入自己的兴趣标签或浏览历史记录，系统会根据这些信息进行协同过滤算法分析，预测用户可能喜欢的电影。 用户在电影搜索模块中输入电影名称或关键词，系统会根据用户的搜索历史和协同过滤算法结果，返回相关的电影信息。 用户在个人中心模块中可以查看自己的推荐电影列表和历史观影记录，同时也可以修改自己的个人信息。 总之，基于SSM+Vue的协同过滤算法电影推荐系统是一个功能强大、易于使用的系统，可以帮助用户快速找到自己喜欢的电影，提高观影体验。