SpringBoot与Vue打造电影推荐系统

资源摘要信息:"该资源是一个关于电影推荐系统的完整项目，涵盖后端开发、前端展示以及推荐算法实现。项目基于SpringBoot框架进行后端开发，使用Vue.js框架构建前端用户界面，采用基于物品的协同过滤（Item-based Collaborative Filtering）算法进行电影推荐。此外，项目使用IDEA作为开发IDE，WebStorm作为前端开发环境，数据存储在mysql数据库中。项目包含源代码和文档说明，旨在为计算机相关专业的学生、老师或企业员工提供一个学习和实践的平台。 项目特点： 1. SpringBoot后端开发：SpringBoot框架简化了基于Spring的应用开发，通过少量的配置就能创建独立的、生产级别的基于Spring的应用。本项目使用SpringBoot构建RESTful API，处理前端发来的请求，管理数据和业务逻辑。 2. Vue.js前端展示：Vue.js是一个构建用户界面的渐进式JavaScript框架，易于上手，同时也能提供强大的功能。本项目利用Vue.js开发友好的用户界面，并与后端的SpringBoot服务进行交互。 3. 基于物品的协同过滤算法：协同过滤是推荐系统中常见的一种算法，主要分为用户和物品两种类型。基于物品的协同过滤算法推荐与目标用户历史偏好相似的物品。本项目实现了该算法，通过分析用户与电影间的相似度来生成推荐列表。 4. 开发工具：使用IDEA作为后端开发工具，WebStorm作为前端开发环境，确保了开发过程的高效和代码质量。 5. 数据库：使用mysql作为项目的数据库，存储电影信息、用户信息以及用户的历史行为数据，为推荐系统提供必要的数据支持。 6. 完整文档说明：项目包含README.md文件和其他相关文档，详细说明了项目的安装、运行以及如何进行二次开发，便于用户学习和参考。 7. 适用人群：该项目不仅适合计算机相关专业的在校学生、老师和企业员工进行学习和进阶，而且也可以作为毕业设计、课程设计、作业或者项目初期立项演示的参考。 8. 非商业用途：资源下载者需要遵守相关规定，仅供学习和研究使用，不得用于商业目的。 项目支持：如果用户在下载和运行过程中遇到问题，开发者提供私聊咨询和远程教学服务，确保用户能够顺利使用项目代码。"