Python爬虫获取电影数据并生成推荐系统.docx

河南物流职業学院

毕业论文

Python爬虫获取电影数据并生成推荐系统

作者姓名：

导师：

学科（专业）：

提交论文日期：

-PAGEi-

中文摘要

随着互联网时代的快速发展，电影资源日益丰富，用户在选择观影内容时面临信息过载的问题。本文设计并实现了一个基于Python的电影推荐系统，通过爬虫技术自动采集电影数据，结合协同过滤和基于内容的混合推荐策略，为用户提供个性化的电影推荐服务。

系统主要包括数据采集、数据存储、数据处理和推荐算法四个模块。在数据采集方面，利用requests和BeautifulSoup库实现自动化爬虫；在数据存储方面，采用MySQL数据库进行规范化管理；在推荐算法方面，融合了基于用户的协同过滤和基于内容的推荐方法，通过加权策略提供个性化推荐结果。

系统测试结果表明，该推荐系统在准确率、召回率等指标上均达到预期目标，推荐结果能够较好地满足用户的个性化需求。系统具有较强的实用价值，为解决用户观影选择困难提供了有效解决方案。

关键字:Python爬虫；电影推荐；协同过滤；混合推荐；数据挖掘

目录

TOC\o1-2\h\u16699第1章绪论 1

287461.1研究背景与意义 1

52761.2国内外研究现状 1

29654第2章项目相关技术 3

39782.1Python爬虫技术 3

303222.2数据存储技术 3

84762.3推荐算法概述 4

6825第3章电影数据爬取与预处理 5

149333.1系统需求分析 5

29493.2数据获取实现 6

183733.3数据清洗与存储 8

582第4章系统设计 11

186764.1系统功能设计 11

16754.2推荐算法实现 12

318244.3项目测试与展示 15

9492第5章结论 17

2944参考文献 18

31047致谢 19

河南物流毕业设计

第1章绪论

1.1研究背景与意义

随着互联网技术的快速发展和数字娱乐产业的繁荣，在线电影资源呈现爆炸式增长，用户在观影选择时常常面临信息过载的问题。如何从海量电影中快速找到符合个人兴趣的内容，成为亟待解决的现实需求。电影推荐系统作为一种智能信息过滤工具，能够基于用户的历史行为和偏好特征，自动推荐可能感兴趣的电影内容，有效提升用户的观影体验。

本研究旨在设计和实现一个基于Python的电影推荐系统，通过爬虫技术自动采集电影数据，结合协同过滤和基于内容的混合推荐策略，为用户提供个性化的电影推荐服务。该系统的研究和实现具有以下现实意义：

从用户角度来看，推荐系统能够帮助用户从海量电影中发现感兴趣的内容，节省有哪些信誉好的足球投注网站时间，提升用户体验。通过分析用户的观影历史和评分记录，系统可以准确把握用户的观影偏好，推荐符合用户口味的电影，有效解决信息过载问题。从技术发展角度来看，本系统综合运用了爬虫技术、数据挖掘、机器学习等多个领域的先进技术，对推荐算法的实现和优化具有一定的探索价值。系统的设计和实现过程也为类似推荐系统的开发提供了可借鉴的经验。从产业发展角度来看，个性化推荐系统已成为视频网站和在线影音平台的核心竞争力之一。本研究的成果可以为相关企业提供技术参考，帮助其提升用户服务质量，促进产业的创新发展。

1.2国内外研究现状

电影推荐系统的研究在国内外已有较为深入的探索，主要集中在推荐算法的优化和系统实现两个方面。

在国外研究方面，推荐系统的理论研究起步较早。1992年，Goldberg等人提出了第一个协同过滤系统Tapestry，开创了推荐系统研究的先河。随后，Amazon、Netflix等公司在实践中不断创新和完善推荐算法，将推荐系统的应用推向新的高度。Netflix更是通过举办著名的NetflixPrize竞赛，推动了矩阵分解等新型推荐算法的发展。近年来，随着深度学习技术的兴起，国外研究者开始将神经网络应用到推荐系统中，如谷歌提出的WideDeep模型，显著提升了推荐效果。

在国内研究方面，推荐系统的发展同样取得了显著进展。阿里巴巴、腾讯、爱奇艺等互联网公司都建立了成熟的推荐系统，并在实践中积累了丰富的经验。在学术研究方面，国内学者对推荐算法的改进做出了诸多贡献。例如，清华大学的研究团队提出了基于社交网络的推荐模型，中国科学院的学者在跨域推荐方面取得了突破性进展。

目前，推荐系统研究主要存在以下趋势和挑战：

算法融合：单一推荐策略难以满足复杂的应用需求，混合推荐方法成为主流趋势。研究者普遍关注如何有效融合不同推荐策略的优势。

冷启动问题：对于新用户和新项目，由于缺乏历史数据，传统推荐算法的效果不佳。如何解