1. 研究目的与意义
近年来，由于互联网技术的发展日益加快，网络在人们的日常生活中的使用率越来越高，使用范围也随之扩大。网络通讯、网络购物、线上书城、在线听歌、电子支付、线上订餐等各种互联网应用及服务层出不穷，各种线上影院的视频网站以及应用程序自然也应运而生。
目前国内外的各个视频网站及应用程序如腾讯视频、爱奇艺、bilibili、youtube、netflix等，它们的主要功能大多都是为了向用户提供一个用于观看在线视频的平台。而本基于推荐算法的影视资讯网站系统则致力于向用户提供一个影视资讯平台，让用户能够更详细的获得影视资讯、交换观影心得。另外，由于本系统是基于推荐算法的，用户还能够根据自己提供的观影信息获取到个性化的影片推荐。
目前，个性化推荐功能被应用于各种在线网站中，比如电子购物平台、线上音乐网站、在线问答网站等。各种类型的网站都需要通过个性化推荐功能为用户提供更好的使用体验，因此，在如今的在线网站应用中，个性化推荐的功能已是必不可少的了。
2. 研究内容和预期目标
本毕业设计将基于推荐算法，设计并实现一个影视资讯网站系统。系统将在完成一个影视资讯网站的基础上引入推荐模块，这样不仅能够给用户提供影视资讯信息，还能为用户推荐影视项目。在本影视资讯网站中，用户经过注册并登录之后可以查看电影的详细信息，并对此影片进行评论。系统主要分为两个部分，前台影视资讯网站和后台电影管理。前者面向网站的普通用户，具有购物车、订购电影、修改用户信息和用户密码，网站推荐电影等功能。后者则仅供系统管理员使用，可以查看各类系统与用户信息。
目前主要流行的两种推荐算法模型有基于内容算法的推荐模型、基于协同过滤算法的推荐模型。前者只需要考虑电影的特征信息而无需用户的个人偏好信息，因此基于此推荐模型的计算结果较为片面；后者则需要提取用户的兴趣标签，能够发掘用户的潜在兴趣爱好，提高了推荐效率，但也会产生一些问题如稀疏矩阵等。本系统将综合应用推荐算法完成推荐引擎模块的设计与实现。关于相似度的计算，本系统将使用皮尔逊相关系数作为相似依据，通过计算当前登录用户和其他用户之间喜欢的电影的相似度，将与当前用户的喜好较为相似的用户的电影购买列表作为推荐候选。在候选列表中，把当前用户已经购买观看过的电影剔出，最终得到的电影列表就是系统为当前用户所推荐的电影列表了。
3. 研究的方法与步骤
1. 查找相关资料，了解并学习影视资讯网站系统的搭建过程、工作流程、基本模块等，为接下来设计并实现一个影视资讯网站系统做准备；学习ssm框架技术，了解其工作原理、使用方法以及搭建步骤；学习推荐算法，了解其原理并学会如何运用。
2. 了解数据库技术，选择一种数据库并学习其使用方法和数据库操作流程，为之后的系统搭建过程中所需要的数据库读取操作及文件读写相关操作做准备；推荐算法的数据计算过程。
3. 为本系统进行需求分析，构思系统共有几个模块，各模块中的主要功能和流程，以及不同用户的使用权限等[5]。
4. 参考文献
[1] 袁梅宇,王海瑞. javaee企业级编程开发实例详解[m]. 清华大学出版社. 2013.
[2] 王艳清,陈红. 基于ssm框架的智能web系统研发设计[j]. 计算机工程与设计, 2012, 33(12): 4751-4757.
5. 计划与进度安排
序号起止日期 任务 工作内容
1、2022-01-20 ~ 2022-02-20调研 调研，撰写开题报告
2、2022-02-21 ~ 2022-02-29查阅文献资料 论文综述和论文目录
