请指导如何构建一个结合SpringBoot后端和Vue.js前端的电影推荐系统，该系统需利用协同过滤算法，并简述如何在Mysql数据库中存储相关数据。

构建一个基于SpringBoot和Vue.js的电影推荐系统，并实现协同过滤算法，是一个涉及后端、前端和数据库技术的完整项目。首先，建议你参阅《SpringBoot+Vue协同过滤电影推荐系统源码及论文》，这本书详细介绍了整个系统的构建过程和协同过滤算法的实现。下面是构建系统的关键步骤：

参考资源链接：[SpringBoot+Vue协同过滤电影推荐系统源码及论文](https://wenku.csdn.net/doc/5tym46vdwc?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境准备：确保安装了Java开发环境、Node.js、Vue.js和MySQL数据库管理系统。

2. 后端开发：
- 使用Spring Initializr（***）生成SpringBoot基础项目结构。
- 集成Spring Web和Spring Data JPA，用于处理HTTP请求和数据库操作。
- 设计RESTful API，如获取电影列表、用户信息、提交用户评分等接口。
- 实现协同过滤算法，可以是用户基或物品基协同过滤。在用户基模型中，找出相似用户并推荐他们喜欢的电影；在物品基模型中，基于用户对物品的评分和其他用户对相同物品的评分来进行推荐。

3. 前端开发：
- 使用Vue CLI创建Vue.js项目。
- 设计用户界面，包括电影列表显示、用户登录注册、评分提交等组件。
- 使用Axios库与后端API进行数据交互。
- 实现推荐结果的展示，可采用列表或网格视图。

4. 数据库设计：
- 设计合理的数据表结构，包含电影、用户、评分等实体及其关系。
- 使用Spring Data JPA的Repository接口进行数据访问层的开发。
- 确保数据的一致性和完整性，对用户数据和电影数据进行适当的规范化设计。

5. 测试与部署：
- 对各个模块进行单元测试，确保功能正确性。
- 使用Postman等工具测试RESTful API的响应和数据交换。
- 将应用打包并部署到服务器上，如使用Docker容器化部署。

搭建一个这样的系统，需要你对SpringBoot和Vue.js有较深入的理解，同时也需要掌握基本的数据库设计和算法实现。《SpringBoot+Vue协同过滤电影推荐系统源码及论文》不仅提供了项目代码，还提供了系统的架构设计和算法细节，可以帮助你更全面地理解整个开发过程。通过学习和实践这本书的内容，你将能够构建起一个功能完备的电影推荐系统。

参考资源链接：[SpringBoot+Vue协同过滤电影推荐系统源码及论文](https://wenku.csdn.net/doc/5tym46vdwc?spm=1055.2569.3001.10343)