用UML和需求分析的方式打开“我不是药神”作品

时间: 2023-09-19 19:10:00 浏览: 46
好的,让我来回答你的问题。首先,我们可以从需求分析的角度来看待这个问题。 在需求分析阶段,我们需要明确用户的需求和期望,以此为基础来设计出适合用户的系统。对于电影“我不是药神”,我们可以列出一些用户可能的需求和期望: - 用户希望了解电影的基本情节和主题; - 用户希望了解电影的主要演员和导演; - 用户希望知道电影是否获得了奖项或好评; - 用户希望查看电影的海报和预告片; - 用户希望了解电影的上映时间和地点; - 用户希望在看完电影后,能够发表自己的看法和评价等。 基于这些需求和期望,我们可以设计出一个电影信息查询系统,该系统可以提供以下功能: - 显示电影的基本情节和主题; - 显示电影的主要演员和导演; - 显示电影获得的奖项或好评; - 显示电影的海报和预告片; - 显示电影的上映时间和地点; - 提供用户评论和评分的功能。 接下来,我们可以使用UML来描述这个系统的结构和行为。UML是一种通用的建模语言,它可以用来描述软件系统的结构和行为。我们可以使用UML中的类图、用例图和活动图来描述这个系统。例如,我们可以使用以下类图来描述这个系统: ![类图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210915180831374.png) 在这个类图中,我们定义了三个类:Movie、User和Comment。Movie类表示电影,包含了电影的基本信息,如电影名称、导演、演员、海报、预告片等。User类表示用户,包含了用户的基本信息,如用户名、密码等。Comment类表示用户的评论,包含了用户的评论内容和评分。 除了类图之外,我们还可以使用用例图来描述这个系统的功能。例如,我们可以使用以下用例图来描述这个系统: ![用例图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210915180930726.png) 在这个用例图中,我们定义了三个用例:查询电影信息、发表评论和评分电影。查询电影信息用例表示用户可以查询电影的基本信息、演员和导演、海报和预告片、上映时间和地点等。发表评论用例表示用户可以发表自己的评价和评论。评分电影用例表示用户可以对电影进行评分。 最后,我们还可以使用活动图来描述这些用例的具体流程。例如,以下活动图描述了查询电影信息的流程: ![活动图](https://img-blog.csdnimg.cn/20210915181028102.png) 在这个活动图中,我们定义了查询电影信息的具体流程,包括用户输入电影名称、系统查询电影信息、系统显示电影信息等。通过这个活动图,我们可以更清晰地了解这个系统的具体流程和功能。

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user_behavior = { '王一': {'《哪吒》': 3.5, '《我不是药神》': 4.5}, '王二': {'《深海》': 3.5, '《长津湖》': 4.5}, '王三': {'《疯狂动物城》': 4.0, '《人生大事》': 3.5, '《这个杀手不太冷静》': 4.0} } # 计算用户之间的相似度 def cal_user_sim(user_behavior): sim_matrix = {} for user1 in user_behavior: sim_matrix[user1] = {} for user2 in user_behavior: if user1 == user2: continue sim_matrix[user1][user2] = len(set(user_behavior[user1].keys()) & set(user_behavior[user2].keys())) return sim_matrix # 找到与目标用户最相似的K个用户 def find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k=2): sim_users = sorted(user_sim[target_user].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k] return sim_users # 推荐电影给目标用户 def recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2): sim_users = find_top_k_sim_users(user_sim, target_user, k) movie_list = [] for user, sim in sim_users: for movie in user_behavior[user]: if movie not in user_behavior[target_user]: movie_list.append((movie, user_behavior[user][movie] * sim)) movie_list = sorted(movie_list, key=lambda x: x[1], reverse=True) return [movie[0] for movie in movie_list][:k] # 测试推荐算法 user_sim = cal_user_sim(user_behavior) print("请输入用户:") target_user = input() rec_movies = recommend_movies(user_behavior, user_sim, target_user, k=2) print(f"为用户{target_user}推荐的电影是:{rec_movies}")。将这个代码,每一行都给出解释,说明为什么这么做代码?

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