大数据项目：python猫眼电影数据可视化与智能分析平台数据大屏电影票房预测电影推荐（协同过滤推荐算法）爬虫flask框架毕业设计（建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈： python、FLASK框架、大屏、猫眼电影票房、预测算法、电影推荐（协同过滤推荐算法）、爬虫

推荐算法：协同过滤推荐算法预测：线性回归算法进行预测。使用了 LinearRegression 类来创建一个线性回归模型，并使用 fit 方法来训练模型。然后，使用 predict 方法来预测未来的票房数据。线性回归是一种常用的监督学习算法，用于预测连续的数值输出，它假设输入特征和输出之间存在线性关系。

2、项目界面

（1）电影数据大屏在这里插入图片描述

（2）数据大屏2 在这里插入图片描述

（3）数据中心，收藏

在这里插入图片描述

（4）数据分析可视化

在这里插入图片描述

（5）票房预测

在这里插入图片描述

（6）电影推荐

在这里插入图片描述

（7）后台数据管理

在这里插入图片描述

（8）注册登录

在这里插入图片描述

3、项目说明

本项目是基于Python语言与Flask框架开发的“猫眼电影数据可视化与智能分析平台”，聚焦猫眼电影票房数据，整合数据采集、可视化展示、智能预测与个性化推荐功能，旨在为普通用户、影视从业者及管理者提供一站式电影数据服务，解决传统电影数据分散、分析维度单一、决策缺乏数据支撑的痛点。

项目以“技术驱动数据价值”为核心，构建了完整技术体系：通过Python爬虫技术定向采集猫眼电影平台的票房数据（含实时票房、历史票房、排片率、观影人次）、电影基础信息（类型、导演、演员、上映日期）及用户行为数据（收藏、浏览记录），确保数据来源精准；以Flask框架搭建Web架构，实现前后端高效交互，支撑多模块功能落地；借助Echarts等可视化工具打造直观数据大屏，用线性回归算法实现票房预测，通过协同过滤算法生成个性化电影推荐，形成“采集-存储-分析-应用”的完整数据链路。

平台核心功能围绕8大界面展开，覆盖用户全场景需求：

电影数据大屏（2个界面）：作为平台核心展示入口，以动态可视化图表呈现行业宏观数据——包括全国实时票房TOP10排名、各类型电影票房占比、不同区域观影人次分布及月度票房趋势，用色彩梯度与动态刷新效果，让用户直观掌握电影市场整体态势；

数据中心与收藏界面：支持用户查看关注电影的详细数据（如累计票房、口碑评分、排片变化），并提供“收藏”功能，方便用户集中管理感兴趣的影片，快速追溯数据动态；

数据分析可视化界面：聚焦多维度深度分析，通过折线图展示单部电影的票房走势、柱状图对比同类型影片排片率、饼图呈现不同年份电影类型分布，帮助用户挖掘数据背后的市场规律，如“喜剧片在春节档的票房表现”“悬疑片的长尾票房特征”；

票房预测界面：基于线性回归算法构建预测模型，用户输入电影类型、排片率、上映档期等特征值后，系统通过训练好的LinearRegression模型输出未来7天/30天的票房预测结果（含预测区间与置信度），为影视发行方调整排片策略、投资者评估项目收益提供数据支撑；

电影推荐界面：采用协同过滤推荐算法，结合用户收藏记录、浏览偏好及电影相似性（如类型匹配、演员重合度），为用户生成个性化推荐列表，解决“选片难”问题，提升用户使用粘性；

后台数据管理界面：面向管理员开放，支持对采集的电影数据、用户数据进行增删改查操作——可修正异常票房数据、补充新上映电影信息、管理用户账号权限，确保平台数据的准确性与安全性；

注册登录界面：作为用户身份验证入口，支持手机号/邮箱注册，结合密码加密存储与会话管理，保障用户账号安全，同时为个性化推荐、收藏等功能提供身份标识，实现“一人一策”的服务体验。

整体而言，平台既满足普通用户“看数据、找好片”的需求，又为影视从业者提供票房预测、市场分析的决策工具，还为管理者提供数据管控能力，实现了“用户体验、业务支撑、管理效率”的三重价值，是连接电影数据与用户需求的高效桥梁。

4、核心代码

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
from math import sqrt
import operator

#1.构建用户–>电影的倒排
def loadData(files):
data ={};
for line in files:
user,score,item=line.split(",");
data.setdefault(user,{});
data[user][item]=score;
return data

#2.计算
# 2.1 构造电影–>电影的共现矩阵
# 2.2 计算电影与电影的相似矩阵
def similarity(data):
# 2.1 构造电影：电影的共现矩阵
N={};#喜欢电影i的总人数
C={};#喜欢电影i也喜欢电影j的人数
for user,item in data.items():
for i,score in item.items():
N.setdefault(i,0);
N[i]+=1;
C.setdefault(i,{});
for j,scores in item.items():
if j not in i:
C[i].setdefault(j,0);
C[i][j]+=1;

#2.2 计算电影与电影的相似矩阵
W={};
for i,item in C.items():
W.setdefault(i,{});
for j,item2 in item.items():
W[i].setdefault(j,0);
W[i][j]=C[i][j]/sqrt(N[i]*N[j]);
return W

#3.根据用户的历史记录，给用户推荐电影
def recommandList(data,W,user,k=3,N=10):
rank={};
for i,score in data[user].items():#获得用户user历史记录，如A用户的历史记录为{'a': '1', 'b': '1', 'd': '1'}
for j,w in sorted(W[i].items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:k]:#获得与电影i相似的k个电影
if j not in data[user].keys():#该相似的电影不在用户user的记录里
rank.setdefault(j,0);
rank[j]+=float(score) * w;

return sorted(rank.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)[0:N];

if __name__=='__main__':
#用户，兴趣度，电影
uid_score_bid = ['A,1,a', 'A,1,b', 'A,1,d', 'B,1,b', 'B,1,c', 'B,1,e']

# uid_score_bid = ['5,1,5','2,1,5', '2,1,38', '2,1,40', '2,1,44', '2,1,63', '2,1,107', '2,1,6', '2,1,14', '2,1,27', '2,1,32', '2,1,56', '2,1,77', '2,1,89', '2,1,92', '2,1,94', '2,1,111', '2,1,123', '2,1,124', '4,1,9', '4,1,15', '4,1,20', '4,1,22', '4,1,85', '4,1,95', '4,1,99', '4,1,131', '4,1,5', '4,1,38', '4,1,40', '4,1,44', '4,1,63', '4,1,107', '4,1,13', '4,1,17', '4,1,58', '4,1,8', '4,1,18', '4,1,21', '4,1,26', '4,1,34', '4,1,48', '4,1,51', '4,1,64', '4,1,70', '4,1,79', '4,1,84', '4,1,101', '4,1,106', '4,1,116', '4,1,117', '4,1,119', '4,1,126', '2,1,8', '2,1,18', '2,1,21', '2,1,26', '2,1,34', '2,1,48', '2,1,51', '2,1,64', '2,1,70', '2,1,79', '2,1,84', '2,1,101', '2,1,106', '2,1,116', '2,1,117', '2,1,119', '2,1,126']
# uid_score_bid = ['1,4,257', '1,4,62', '2,4,61', '2,4,64', '2,4,68', '2,4,67']

data=loadData(uid_score_bid);#获得数据
W=similarity(data);#计算电影相似矩阵
a = recommandList(data,W,'A',5,10);#推荐
print(a)

5、源码获取方式

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