摘要
摘要：随着互联网技术的日新月异，我们正以前所未有的方式融入数字世界，网络平台成为了人们探索电影艺术的新窗口。这一转变不仅极大地拓宽了电影资源的获取渠道，使得全球范围内的优秀电影作品触手可及，同时也推动了电影产业的蓬勃发展，电影产量激增，题材与风格日益多元化。然而，这一繁荣景象也伴随着一个显著的问题：面对如此庞大的电影资源库，如何在短时间内筛选出符合个人兴趣和品味的影片，成为了摆在广大用户面前的一大难题。为了解决这一挑战，我们精心开发了一套基于Django框架的电影推荐系统。该系统巧妙地运用了协同过滤算法结合Python语言的灵活性和高效性，为用户提供了智能化、个性化的电影推荐服务。协同过滤算法通过分析用户的历史观影记录、评分偏好、社交关系等多维度数据，能够深入理解每位用户的独特品味，从而精准推送符合其兴趣的电影推荐列表。
出版日期
2024年08月22日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
