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技术应用：
1.技术栈：Java+springboot+大数据+vue+echarts
2..数据库mysql
3..eclipse/idea开发工具
基于大数据技术的电影推荐系统是一个高度个性化的服务平台，旨在通过分析海量用户数据来提供精准的电影推荐。该系统综合运用了数据挖掘、机器学习和用户行为分析等先进技术，不仅能够实时监控用户的观影习惯和偏好，还能学习用户的历史互动，如评分、评论及搜索历史，以动态调整推荐算法。管理员通过强大的后台管理功能，维护电影信息库，优化用户体验，并保障系统的高效运行。用户可以在个人中心定制自己的喜好，查看收藏列表和浏览历史，进一步提升推荐的相关性。这样的系统不仅极大地丰富了用户的娱乐体验，也为电影产业的市场营销提供了数据支持，开辟了新的商业价值途径。
系统采用基于Java语言网站开发技术设计的，结合springboot框架和Mysql数据库管理系统对电影相关信息进行管理。按照软件工程学理论完成各阶段设计，经过调试测试达到了管理电影信息的能力。满足了管理员和用户的需要。论文从系统开发过程概述、开发工具简介、系统总体设计、系统开发、软件测试等几个方面进行了介绍。最后总结了系统开发的得失。
根据需求说明设计系统各功能模块。采用模块化设计方法实现一个复杂结构进行简化，分成一个个小的容易解决的板块，然后再将小的板块继续分化成功能单一的更小模块。模块化设计方法使测试调试、维护更容易，减少模块间的干扰。各模块可以同时开发提高开发效率。本系统功能结构图如下所示：
E-R图是由实体及其关系构成的图，通过E-R图可以清楚地描述系统涉及到的实体之间的相互关系。将“用户、电影信息、公告资讯、论坛交流”等作为实体，它们的局部E-R图，如图所示：
用户功能实现是在Springboot后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义用户的数据结构，使用Springboot的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括用户信息的查询、添加或删除等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Springboot的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Springboot的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Springboot后端的API进行交互，实现用户信息的查看，修改或删除等功能。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义用户模块的状态、突变、动作和获取器。如图所示：
为了实现对电影信息的自动化收集和更新，我们采用了Apache Spark作为爬虫技术的基础。Spark的分布式计算能力使得系统能够高效地处理大规模数据，无论是从互联网上抓取最新的电影信息，还是对内部数据进行ETL（提取、转换、加载）操作，都能够保证数据的实时性和准确性。
在大数据分析方面，系统采用了Hadoop框架。Hadoop是一个能够处理大数据集的分布式存储和计算平台，它的核心是HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce计算模型。通过Hadoop，我们可以对收集到的大量数据进行存储和分析。看板页面如图所示：
源码获取：
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