基于flask+vue+爬蟲的電影數據的智能推薦與可視化系統，能展示電影評分、評論情感分析等直觀的數據可視化圖表，還能通過協同過濾算法為用戶提供個性化電影推薦，幫助用戶發現更多感興趣的電影作品，具體界面如圖所示。
本系統主要技術架構如下：
1、后端技術
- Flask: 輕量級Web框架，用于構建RESTful API
- SQLAlchemy: Python ORM框架，提供對數據庫的抽象操作
- Marshmallow: 序列化/反序列化庫，處理數據格式轉換
- MySQL: 關系型數據庫，存儲電影和用戶數據
- Jieba: 中文分詞庫，用于文本分析
- PaddlePaddle & PaddleNLP: 開源深度學習框架，實現情感分析
- Scrapy: 爬蟲框架，用于爬取電影數據
- 協同過濾算法: 實現基于用戶(UserCF)和基于物品(ItemCF)的推薦系統
2、前端技術
- Vue.js: 前端框架，構建用戶界面
- Vuetify: 基于Material Design的Vue組件庫，提供美觀的UI
- ECharts: 數據可視化庫，實現各種圖表展示
- Axios: HTTP客戶端，處理API請求
系統功能模塊介紹：
1. 主頁
- 展示評分較高的電影推薦
- 基于物品的協同過濾算法(ItemCF)推薦電影
- 基于用戶的協同過濾算法(UserCF)推薦電影
- 個性化推薦內容，基于用戶歷史瀏覽和評分行為
2. 電影庫
- 電影搜索功能，支持關鍵詞檢索
- 電影詳情展示，包括評分、導演、演員、簡介等
- 影評情感分析展示，可視化用戶評價的積極/消極情緒
3. 數據分析
- 電影上映統計分析
- 優質電影的低潮高峰趨勢圖
- 各類型電影分析（面積圖）
- 科幻電影專項分析
- 近年電影上映情況分析
- 影片上映年份分布分析
4. 數據統計
- 電影類型分布統計
- 國家/地區電影產量統計
- 評分分布統計
- 熱門電影和導演數據展示
5. 詞云分析
- 基于電影描述和評論的詞云可視化
- 關鍵詞提取和展示
- 熱門話題和標簽分析
6. 評分分析
- 不同類型電影評分對比
- 隨時間變化的評分趨勢
- 評分與上映時間關系的散點圖分析
- 評分與票房關系分析
7. 時空分析
- 各國家/地區電影發展時間線
- 電影產業全球分布熱力圖
8. 情感預測
- 基于LSTM深度學習模型的評論情感分析
- 輸入任意電影評論文本，預測情感傾向（好評/差評）
相關界面展示：
另：需要添加或定制代碼功能、其他咨詢可以后臺發送具體要求。
