一、项目介绍：
本推荐系统采用的是分层模型设计思想，第一层为前端页面模型设计，注重为实现页面的展示效果，主用的编程语言为JavaScript,和前端主流框架bootstrap。
第二层为后端模型设计，编程语言选了简单易懂的python，用Django作为后端框架进行开发，此框架是python web系统开发的首选框架，简单易用。
第三层为算法的设计与实现的逻辑，用协同过滤算法来实现，第四层为数据库表的设计，用SQLite数据库。
本系统web端的功能模块，主要实现影片显示、影片分类显示、热门影片排序显示、收藏影片排序显示、时间排序显示、评分排序显示、算法推荐、影片搜索、影片信息管理等功能，并进行数据库的详细设计，完成设计阶段的各项功能，并对此系统进行功能测试，最后，系统进行相关的实际应用操作，通过系统的使用，用户进入电影推荐系统，此系统可以根据用户对电影所打的标签行为，给用户推荐用户所感兴趣的电影，准确率在百分之75左右，用户可以查看信息，观看影片，给影片评分等操作，本系统基本上完成了预期的基本功能。
二、技术介绍：
前端: bootstrap3 + js+ jquery
后端: django 2.2.1 +? django--rest-framework? (MVC框架)
数据库: MySQL/sqlite3
算法:协同过滤推荐算法
豆瓣数据集
通过爬虫去抓取豆瓣电影网站的电影信息，带有图片
id,title ,image-link ,country ,years ,director-description,leader,star ,
description,alltags,imdb,language,time-length
电影数量: 3000
三、功能介绍：
电影展示，标签分类，详情介绍，电影搜索
用户的登录，注册，修改信息
用户对电影的打分，收藏，评论
基于user和Item的协同过滤推荐算法
后台管理系统
