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固定ip做网站,在线图片处理工具,企业站手机网站,页面设计自述博主介绍#xff1a;✌全网粉丝10W#xff0c;前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室#xff0c;专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力#xff0c;已帮助成千上万的学生顺利毕业#xff0c;…博主介绍✌全网粉丝10W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈python、FLASK框架、大屏、猫眼电影票房、预测算法、电影推荐协同过滤推荐算法、爬虫推荐算法 协同过滤推荐算法预测线性回归算法进行预测。使用了 LinearRegression 类来创建一个线性回归模型并使用 fit 方法来训练模型。然后使用 predict 方法来预测未来的票房数据。线性回归是一种常用的监督学习算法用于预测连续的数值输出它假设输入特征和输出之间存在线性关系。2、项目界面1电影数据大屏2数据大屏23数据中心收藏4数据分析可视化5票房预测6电影推荐7后台数据管理8注册登录3、项目说明本项目是基于Python语言与Flask框架开发的“猫眼电影数据可视化与智能分析平台”聚焦猫眼电影票房数据整合数据采集、可视化展示、智能预测与个性化推荐功能旨在为普通用户、影视从业者及管理者提供一站式电影数据服务解决传统电影数据分散、分析维度单一、决策缺乏数据支撑的痛点。项目以“技术驱动数据价值”为核心构建了完整技术体系通过Python爬虫技术定向采集猫眼电影平台的票房数据含实时票房、历史票房、排片率、观影人次、电影基础信息类型、导演、演员、上映日期及用户行为数据收藏、浏览记录确保数据来源精准以Flask框架搭建Web架构实现前后端高效交互支撑多模块功能落地借助Echarts等可视化工具打造直观数据大屏用线性回归算法实现票房预测通过协同过滤算法生成个性化电影推荐形成“采集-存储-分析-应用”的完整数据链路。平台核心功能围绕8大界面展开覆盖用户全场景需求电影数据大屏2个界面作为平台核心展示入口以动态可视化图表呈现行业宏观数据——包括全国实时票房TOP10排名、各类型电影票房占比、不同区域观影人次分布及月度票房趋势用色彩梯度与动态刷新效果让用户直观掌握电影市场整体态势数据中心与收藏界面支持用户查看关注电影的详细数据如累计票房、口碑评分、排片变化并提供“收藏”功能方便用户集中管理感兴趣的影片快速追溯数据动态数据分析可视化界面聚焦多维度深度分析通过折线图展示单部电影的票房走势、柱状图对比同类型影片排片率、饼图呈现不同年份电影类型分布帮助用户挖掘数据背后的市场规律如“喜剧片在春节档的票房表现”“悬疑片的长尾票房特征”票房预测界面基于线性回归算法构建预测模型用户输入电影类型、排片率、上映档期等特征值后系统通过训练好的LinearRegression模型输出未来7天/30天的票房预测结果含预测区间与置信度为影视发行方调整排片策略、投资者评估项目收益提供数据支撑电影推荐界面采用协同过滤推荐算法结合用户收藏记录、浏览偏好及电影相似性如类型匹配、演员重合度为用户生成个性化推荐列表解决“选片难”问题提升用户使用粘性后台数据管理界面面向管理员开放支持对采集的电影数据、用户数据进行增删改查操作——可修正异常票房数据、补充新上映电影信息、管理用户账号权限确保平台数据的准确性与安全性注册登录界面作为用户身份验证入口支持手机号/邮箱注册结合密码加密存储与会话管理保障用户账号安全同时为个性化推荐、收藏等功能提供身份标识实现“一人一策”的服务体验。整体而言平台既满足普通用户“看数据、找好片”的需求又为影视从业者提供票房预测、市场分析的决策工具还为管理者提供数据管控能力实现了“用户体验、业务支撑、管理效率”的三重价值是连接电影数据与用户需求的高效桥梁。4、核心代码#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-frommathimportsqrtimportoperator#1.构建用户--电影的倒排defloadData(files):data{};forlineinfiles:user,score,itemline.split(,);data.setdefault(user,{});data[user][item]score;returndata#2.计算# 2.1 构造电影--电影的共现矩阵# 2.2 计算电影与电影的相似矩阵defsimilarity(data):# 2.1 构造电影电影的共现矩阵N{};#喜欢电影i的总人数C{};#喜欢电影i也喜欢电影j的人数foruser,itemindata.items():fori,scoreinitem.items():N.setdefault(i,0);N[i]1;C.setdefault(i,{});forj,scoresinitem.items():ifjnotini:C[i].setdefault(j,0);C[i][j]1;#2.2 计算电影与电影的相似矩阵W{};fori,iteminC.items():W.setdefault(i,{});forj,item2initem.items():W[i].setdefault(j,0);W[i][j]C[i][j]/sqrt(N[i]*N[j]);returnW#3.根据用户的历史记录给用户推荐电影defrecommandList(data,W,user,k3,N10):rank{};fori,scoreindata[user].items():#获得用户user历史记录如A用户的历史记录为{a: 1, b: 1, d: 1}forj,winsorted(W[i].items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)[0:k]:#获得与电影i相似的k个电影ifjnotindata[user].keys():#该相似的电影不在用户user的记录里rank.setdefault(j,0);rank[j]float(score)*w;returnsorted(rank.items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)[0:N];if__name____main__:#用户兴趣度电影uid_score_bid[A,1,a,A,1,b,A,1,d,B,1,b,B,1,c,B,1,e]# uid_score_bid [5,1,5,2,1,5, 2,1,38, 2,1,40, 2,1,44, 2,1,63, 2,1,107, 2,1,6, 2,1,14, 2,1,27, 2,1,32, 2,1,56, 2,1,77, 2,1,89, 2,1,92, 2,1,94, 2,1,111, 2,1,123, 2,1,124, 4,1,9, 4,1,15, 4,1,20, 4,1,22, 4,1,85, 4,1,95, 4,1,99, 4,1,131, 4,1,5, 4,1,38, 4,1,40, 4,1,44, 4,1,63, 4,1,107, 4,1,13, 4,1,17, 4,1,58, 4,1,8, 4,1,18, 4,1,21, 4,1,26, 4,1,34, 4,1,48, 4,1,51, 4,1,64, 4,1,70, 4,1,79, 4,1,84, 4,1,101, 4,1,106, 4,1,116, 4,1,117, 4,1,119, 4,1,126, 2,1,8, 2,1,18, 2,1,21, 2,1,26, 2,1,34, 2,1,48, 2,1,51, 2,1,64, 2,1,70, 2,1,79, 2,1,84, 2,1,101, 2,1,106, 2,1,116, 2,1,117, 2,1,119, 2,1,126]# uid_score_bid [1,4,257, 1,4,62, 2,4,61, 2,4,64, 2,4,68, 2,4,67]dataloadData(uid_score_bid);#获得数据Wsimilarity(data);#计算电影相似矩阵arecommandList(data,W,A,5,10);#推荐print(a)✌感兴趣的可以先收藏起来点赞关注不迷路想学习更多项目可以查看主页大家在毕设选题项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望可以帮助同学们顺利毕业✌5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查看获取联系方式