基于FlaskVue的电影数据可视化与智能推荐系统一、项目简介本系统是一套以豆瓣电影数据为对象的数据采集、分析与推荐平台。后端采用 Flask、SQLAlchemy 与 MySQL前端采用 Vue、Vuetify、ECharts 与 Vuex系统将电影信息、评论、人物信息爬取数据看板可视化协同过滤推荐和中文评论情感分析整合到一个前后端分离项目中。项目实际包含电影、用户、订单、文件、支付宝、百度等 API 模块推荐算法包含ItemCF.py与UserCF.py深度学习目录包含 LSTM 模型定义、训练与预测脚本Scrapy 项目包含电影评论、电影详情、电影条目和人物信息爬虫。二、系统功能1.1 用户端功能账户与个人资料管理用户可注册、登录并在账户设置中维护账户资料、密码、安全信息和个人相关记录。userApi.py为用户认证与资料业务提供接口支持。电影资源浏览与检索用户可在首页、电影库和电影详情等页面浏览电影基础信息、热门电影和影片相关数据。movieApi.py为电影列表、详情、热门内容和推荐结果提供后端接口。数据看板与可视化分析前端包含折线图、柱状图、饼图、词云、时间图、地图和综合 Dashboard 页面用于展示电影评分、类型、时间分布、评论词频等多维数据。Charts相关视图提供不同维度的图表呈现。个性化电影推荐系统提供 ItemCF 和 UserCF 两类协同过滤推荐。ItemCF 基于电影之间的相似度寻找用户可能感兴趣的影片UserCF 基于相似用户的历史偏好生成推荐列表推荐结果在前端电影页面中展示。评论情感分析用户可在机器学习页面输入中文评论文本。predict_lstm.py调用训练后的 LSTM 模型完成情感倾向预测前端SentimentalAnalysis.vue用于展示分析交互和结果。1.2 数据处理与后台功能豆瓣数据爬取Scrapy 项目包含movie_meta.py、movie_comment.py、movie_subject.py和person_meta.py等爬虫用于采集电影详情、评论、条目和人物相关数据。管道、代理和 Cookie 等辅助文件配合处理数据采集过程。电影数据与订单业务后端通过电影、订单、文件等 API 管理平台业务数据。订单和支付模块包括orderApi.py、alipayApi.py文件模块由fileApi.py提供支持。模型训练与维护deeplearning/train.py用于 LSTM 情感分析模型训练model.py定义模型结构vocab.json保存词汇相关数据。推荐算法和深度学习模型可基于已采集或导入的数据持续更新。三、技术栈层级技术说明后端Flask 2.0.2、SQLAlchemy、Flask-MarshmallowAPI 与数据模型数据库MySQL 8.0电影、评论、用户和订单数据存储前端Vue 2.6、Vuetify、Vuex、Vue Router、Axios页面、组件与状态管理数据可视化ECharts 4.2.1多类型电影数据图表数据采集Scrapy豆瓣电影和评论数据爬取推荐算法ItemCF、UserCF协同过滤电影推荐情感分析PaddleNLP、PaddlePaddle、LSTM中文评论情感预测四、项目结构Douban-Movie-Visualization/ ├── Flask/ │ ├── api/ │ │ ├── movieApi.py# 电影接口│ │ ├── userApi.py# 用户接口│ │ ├── orderApi.py# 订单接口│ │ ├── fileApi.py# 文件接口│ │ └── alipayApi.py# 支付相关接口│ ├── algorithm/ │ │ ├── ItemCF.py# 基于物品的协同过滤│ │ └── UserCF.py# 基于用户的协同过滤│ ├── deeplearning/ │ │ ├── model.py# LSTM 模型定义│ │ ├── train.py# 模型训练│ │ └── predict_lstm.py# 情感预测│ └── requirements.txt ├── vue/src/views/ │ ├── Charts/# ECharts 图表页面│ ├── MachineLearning/# 机器学习与情感分析页面│ ├── Home.vue、Library.vue# 电影浏览页面│ └── AccountSettings/# 账户设置页面├── scrapy/douban/spiders/# 电影、评论和人物爬虫└── 数据库/flask_douban_comment.sql# 数据库脚本五、环境要求Python 3.7MySQL 8.0Node.js 14pip、npm六、数据库初始化创建数据库flask_douban_comment并导入项目提供的 SQL 文件。随后按本机环境修改 Flask 的数据库连接配置。mysql-uroot-p--default-character-setutf8mb4 flask_douban_comment数据库/flask_douban_comment.sql七、后端启动cdFlask pipinstall-rrequirements.txt python app.py后端默认地址为http://localhost:5000。八、前端启动cdvuenpminstallnpmrun serve九、默认账号项目未提供可确认的默认账号请以数据库初始化数据为准。十、业务流程说明9.1 数据采集与可视化流程Scrapy 爬虫采集电影详情、评论和人物信息并通过管道处理后写入数据库。前端图表页面调用电影相关接口读取统计数据将评分、类型、时间、词频等分析结果以柱状图、折线图、饼图、词云等形式呈现。9.2 推荐与情感分析流程用户浏览电影或产生相关行为后系统读取电影及用户行为数据分别使用 ItemCF、UserCF 计算推荐候选结果并返回前端。用户输入评论文本时LSTM 情感模型加载训练成果进行预测并将情感分析结果展示在机器学习页面。十一、交付内容Flask 后端、Vue 前端、Scrapy 爬虫及推荐和情感分析模块完整源码。电影数据数据库脚本文件。项目说明文档包含功能说明、环境、初始化和启动步骤。本项目为个人原创结构清晰功能完整适合课程设计、毕业设计和项目演示使用。有定制化需求可以评论或私信作者。个人网址https://michael-jay.pages.dev/