博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、项目介绍技术栈采用Python语言开发整合Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫库、Echarts可视化工具引入Surprise库KNNWithZScore算法、Stacking集成学习决策树/Lasso/随机森林/GDBT搭配HTML实现前端呈现。功能模块名称数据采集与存储模块电影票房预测模块电影推荐模块数据可视化展示模块用户角色与功能分配模块电影信息管理模块用户信息管理模块后台数据管理模块项目介绍本项目是基于多技术整合的电影推荐与票房预测系统聚焦解决用户选片难、行业票房预测盲目等痛点。系统通过requests爬虫采集并清洗电影数据存储于MySQL数据库借助Stacking集成学习提升票房预测精度以KNNWithZScore算法实现个性化推荐通过Echarts大屏呈现多维度数据支持三级角色登录普通用户可获取推荐、浏览电影管理员负责信息管理后台管理员维护系统运行实现“数据-算法-功能”的全流程闭环兼顾用户体验与行业决策需求。2、项目界面1电影数据可视化大屏以多板块布局呈现各类数据涵盖电影类型数量统计、上映国家分布、年度数量与评分趋势同时展示参演演员排名、随机电影信息及票房 Top 榜单通过图表与列表结合的形式直观呈现多维度电影数据帮助用户快速把握电影行业各维度特征。2电影评论数据可视化分析大屏以多板块呈现评论相关数据包含年度评论用户数量统计、评论内容的词云分析以及最受欢迎电影的分布情况同时下方展示不同主题的评论关键词词云。通过图表与词云结合的形式直观呈现评论数据的时间趋势、内容特征及关联电影热度帮助用户快速把握评论数据的核心特征。3电影数据以表格形式集中展示电影的多类信息涵盖编号、名称、评分、上映时间等字段。左侧导航栏支持跳转至分析大屏、预测、推荐等功能模块既实现了电影信息的统一呈现也为管理员提供了便捷的信息查阅入口帮助快速获取结构化的电影数据。4电影票房预测提供电影选择的下拉交互入口用户选定目标电影后系统通过集成学习算法计算并展示对应的票房预测结果。左侧导航栏可跳转至其他功能模块整体实现了 “选择电影 - 触发预测 - 获取结果” 的简洁流程为用户提供直观的票房参考。5电影推荐提供电影选择的下拉入口用户选定目标电影后系统通过推荐算法生成对应的 Top10 推荐列表以表格形式展示推荐电影的多类信息。左侧导航栏可跳转至其他功能模块整体实现 “选电影 - 获推荐” 的流程帮助用户快速获取匹配偏好的电影内容。6电影信息管理提供电影信息的查询支持下拉筛选与展示功能以表格呈现电影多类信息同时为每条数据配备操作按钮。左侧导航栏可跳转至其他功能模块管理员通过该模块实现电影信息的增删管理保障系统内电影数据的及时更新与有序维护。7用户信息管理支持通过下拉筛选查询用户信息以表格展示用户名、类型等内容同时为每条数据配备操作按钮。左侧导航栏可跳转至其他功能模块管理员通过该模块实现用户信息的查询与维护保障系统内用户账号的有序管理。8后台数据管理提供多标签页切换涵盖电影、票房等数据分类支持搜索、批量操作及分页浏览以表格展示数据详情并配备编辑类操作按钮。后台管理员通过该模块实现系统核心数据的集中管理保障数据的完整与更新支撑前端功能的稳定运行。9注册登录提供账号、密码的输入框及登录按钮同时配备注册账号入口作为系统的访问入口。用户通过该模块完成身份验证后可进入对应角色的功能界面实现系统的权限区分与安全访问是使用后续功能的前置环节。3、项目说明一、技术栈本项目以Python为核心开发语言整合Flask框架搭建Web服务、MySQL数据库实现数据存储通过requests爬虫库采集电影数据借助Echarts实现多维度数据可视化引入Surprise库KNNWithZScore算法实现电影推荐采用Stacking集成学习决策树/Lasso/随机森林/GDBT提升票房预测精度搭配HTML完成前端界面呈现。二、功能模块详细介绍数据采集与存储模块通过requests爬虫采集电影原始数据经清洗规整后存入MySQL数据库为系统提供完整、结构化的原始数据支撑保障后续算法应用与功能实现。电影票房预测模块提供电影选择下拉入口用户选定影片后系统调用Stacking集成学习算法计算并展示票房预测结果实现“选电影-获预测”的简洁流程为行业决策提供数据参考。电影推荐模块支持用户通过下拉框选定电影基于KNNWithZScore算法生成Top10推荐列表以表格展示推荐影片的详细信息帮助用户快速获取匹配偏好的电影内容。数据可视化展示模块包含两大核心大屏电影数据可视化大屏呈现类型统计、上映分布、评分趋势等多维度数据评论数据可视化大屏展示年度评论用户数、评论词云、热门电影分布等内容通过图表与词云结合直观呈现数据特征。用户角色与功能分配模块支持三级角色登录普通用户可浏览电影、获取推荐管理员负责信息管理后台管理员维护系统运行实现权限区分与安全访问。电影信息管理模块管理员可通过下拉筛选查询电影信息借助操作按钮完成信息增删管理保障电影数据及时更新与有序维护。用户信息管理模块支持下拉筛选查询用户信息管理员可对用户账号进行查询与维护保障系统用户管理的规范性。后台数据管理模块提供多标签页分类管理电影、票房等核心数据支持搜索、批量操作与分页浏览后台管理员通过该模块实现数据集中管控支撑前端功能稳定运行。三、项目总结本电影推荐与票房预测系统聚焦解决用户选片难、行业票房预测盲目等痛点构建了“数据采集-算法应用-功能落地”的全流程体系。系统不仅通过爬虫与数据库实现数据的高效采集存储还结合机器学习算法实现精准的票房预测与个性化推荐借助Echarts可视化大屏直观呈现多维度数据同时通过三级角色权限设计实现普通用户、管理员、后台管理员的功能区分兼顾用户观影决策需求与行业数据管理需求。整体功能覆盖数据管理、算法应用、可视化展示、权限管控等维度形成完整的业务闭环为用户与行业从业者提供了实用的电影数据服务。4、核心代码importreimportosimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor,GradientBoostingRegressorfromsklearn.metricsimportmake_scorer,mean_squared_errorfromsklearn.metricsimportr2_scorefromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV,train_test_splitfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionasLR,Lassoimportjoblibimportseabornassns model_save_pathr./app/dataset/testModel/ifnotos.path.exists(model_save_path):os.makedirs(model_save_path)datapd.read_csv(r./app/dataset/ana_result/piaofang_info.csv)datadata.iloc[:,[2,3,4,5,7,9,10,11]]Xdata.iloc[:,0:7]ydata.iloc[:,7].apply(lambdax:x/10000)# 标签经过 log1p 转换使其更偏向于正态分布ynp.log1p(y)# 数据集划分train_X,test_X,train_y,test_ytrain_test_split(X,y,test_size0.2,random_state1)oof_dfpd.DataFrame()test_oof_dfpd.DataFrame()defperformance_metric(y_true,y_predict): Calculates and returns the performance score between true and predicted values based on the metric chosen. # 计算 y_true 与 y_predict 的r2值scorer2_score(y_true,y_predict)# 返回这一分数returnscoredeffit_dtr_model(X,y):cross_validatorKFold(n_splits5)regressorDecisionTreeRegressor(random_state1)# Create a dictionary for the parameter max_depth with a range from 1 to 10params{max_depth:[iforiinrange(1,11)]}# Transform performance_metric into a scoring function using make_scorerscoring_fncmake_scorer(performance_metric)# Create the grid search cv object -- GridSearchCV()gridGridSearchCV(regressor,params,scoringscoring_fnc,cvcross_validator)# Fit the grid search object to the data to compute the optimal modelgridgrid.fit(X,y)dtr_max_depthgrid.best_estimator_.get_params()[max_depth]# Return the optimal model after fitting the datareturndtr_max_depthdeffit_decision_tree_model_forcast():# 进行决策树预测模型的训练dtr_max_depthfit_dtr_model(X,y)dtr_regressorDecisionTreeRegressor(max_depthdtr_max_depth)dtr_regressor.fit(X,y)pred_ydtr_regressor.predict(test_X)test_oof_df[dtr]pred_y r2_scoreperformance_metric(test_y,pred_y)rmse_scorenp.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print(决策树回归模型评价指标为)print(The R2 score is ,r2_score)print(均方差,rmse_score)joblib.dump(dtr_regressor,model_save_pathdtr_model.pkl)returnrmse_scoredeffit_lasso_model_forcast():# 进行Lasso预测模型的训练lasso_regressorLasso()lasso_regressor.fit(X,y)pred_ylasso_regressor.predict(test_X)test_oof_df[lasso]pred_y r2_scoreperformance_metric(test_y,pred_y)rmse_scorenp.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print(Lasso回归模型评价指标为)print(The R2 score is ,r2_score)print(均方差,rmse_score)joblib.dump(lasso_regressor,model_save_pathlasso_model.pkl)returnrmse_scoredeffit_random_forest_regression_model():rf_modelRandomForestRegressor()rf_model.fit(X,y)pred_yrf_model.predict(test_X)test_oof_df[rf]pred_y r2_scoreperformance_metric(pred_y,test_y)rmse_scorenp.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print(随机森林模型评价指标为)print(The R2 score is ,r2_score)print(均方差,rmse_score)joblib.dump(rf_model,model_save_pathrf_model.pkl)returnrmse_scoredeffit_gdbt_model():gdbt_modelGradientBoostingRegressor()gdbt_model.fit(X,y)pred_ygdbt_model.predict(test_X)test_oof_df[gdbt]pred_y r2_scoreperformance_metric(pred_y,test_y)rmse_scorenp.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print(GDBT模型评价指标为)print(The R2 score is ,r2_score)print(均方差,rmse_score)joblib.dump(gdbt_model,model_save_pathgdbt_model.pkl)returnrmse_scoredeffit_stacking_model():lr_modelLR()lr_model.fit(test_oof_df,test_y)pred_ylr_model.predict(test_oof_df)r2_scoreperformance_metric(pred_y,test_y)rmse_scorenp.sqrt(mean_squared_error(pred_y,test_y))print(Staking模型评价指标为)print(The R2 score is ,r2_score)print(均方差,rmse_score)joblib.dump(lr_model,model_save_pathstacking_model.pkl)returnrmse_scoredefforcast_piaofang(para):parapd.DataFrame(para)# 加载决策树预测模型dtr_modeljoblib.load(model_save_pathdtr_model.pkl)dtr_preddtr_model.predict(para)print(决策树预测票房%s万%np.expm1(dtr_pred[0]))# 加载Lasso预测模型lasso_modeljoblib.load(model_save_pathlasso_model.pkl)lasso_predlasso_model.predict(para)print(Lasso预测票房%s万%np.expm1(lasso_pred[0]))# # 加载随机森林预测模型rf_modeljoblib.load(model_save_pathrf_model.pkl)rf_predrf_model.predict(para)print(随机森林预测票房%s万%np.expm1(rf_pred[0]))# 加载GDBT预测模型gdbt_modeljoblib.load(model_save_pathgdbt_model.pkl)gdbt_predgdbt_model.predict(para)print(GDBT预测票房%s万%np.expm1(gdbt_pred[0]))# return [dtr_pred, lr_pred]return[[dtr_pred[0],lasso_pred[0],rf_pred[0],gdbt_pred[0]]]核心代码块二# 用于训练多个模型并计算它们的 RMSE均方根误差分数并将结果保存到一个 CSV 文件中。deftrain_model():dtr_rmsefit_decision_tree_model_forcast()# 决策树lasso_rmsefit_lasso_model_forcast()# Lassorf_rmsefit_random_forest_regression_model()# 随机森林gdbt_rmsefit_gdbt_model()# GDBTlr_rmsefit_stacking_model()# 将返回的堆叠模型的 RMSE 分数赋值给变量lr_rmsermse_resultpd.DataFrame(index[决策树,Lasso,随机森林,GDBT,Stacking])rmse_result[rmse_score][dtr_rmse,lasso_rmse,rf_rmse,gdbt_rmse,lr_rmse]# 将之前计算得到的各个模型的 RMSE 分数添加到rmse_result数据帧中的rmse_score列中。rmse_result.to_csv(../dataset/testModel/rmse_result.csv,encodingutf-8,indexFalse)#将rmse_result数据帧保存为一个 CSV 文件deftest_model():# 1965, 12, 8.9, 1, 3, 29, 132# 1295124,辛德勒的名单,1993,11,9.6,3,[剧情, 历史, 战争],1,[美国],48,195,322161245# 10876425,印式英语,2023,02,8.1,3,[剧情, 喜剧, 家庭],1,[印度],13,133,10299150# 35267208,流浪地球2,2023,01,8.4,3,[科幻, 冒险, 灾难],1,[中国大陆],50,173,8394962test_parapd.DataFrame([[2022,2,8.4,3,1,50,173]])test_piaofang8394962/10000print(真实票房%s万%test_piaofang)pred_listforcast_piaofang(test_para)# 加载线性回归预测模型stacking_modeljoblib.load(model_save_pathstacking_model.pkl)piaofangstacking_model.predict(pred_list)[0]piaofanground(np.expm1(piaofang),2)print(Stacking预测票房%s万%piaofang)returnpiaofangdefforcast(para_list):# 根据传入的参数列表进行票房预测pred_listforcast_piaofang(para_list)# 加载线性回归预测模型stacking_modeljoblib.load(model_save_pathstacking_model.pkl)piaofangstacking_model.predict(pred_list)[0]piaofanground(np.expm1(piaofang),2)print(Stacking预测票房%s万%piaofang)return预测票房%s万(美元)%piaofangdefvis_relation(x1,y1,name1):figplt.figure(1,figsize(9,5))# plt.plot([0,400000000],[0,400000000],cgreen)plt.scatter(x1,y1,c[green],markero)plt.grid()plt.xlabel(piaofang,fontsize10)plt.ylabel(name1,fontsize10)plt.title(Link between piaofang and %s%name1,fontsize10)plt.savefig(../dataset/pictures/piaofang_%s.png%name1)plt.close()# 分析票房预测使用的所有属性与票房之间的关系并绘制散点图分析所有属性之间的相关度绘制热力图defana_columns():year_listlist(data.iloc[:,0])month_listlist(data.iloc[:,1])rating_listlist(data.iloc[:,2])movie_type_count_listlist(data.iloc[:,3])country_count_listlist(data.iloc[:,4])actor_count_listlist(data.iloc[:,5])runtime_listlist(data.iloc[:,6])piaofang_listlist(data.iloc[:,7])vis_relation(piaofang_list,year_list,year)vis_relation(piaofang_list,month_list,month)vis_relation(piaofang_list,rating_list,rating)vis_relation(piaofang_list,movie_type_count_list,movie_type_count)vis_relation(piaofang_list,country_count_list,country_count)vis_relation(piaofang_list,actor_count_list,actor_count)vis_relation(piaofang_list,runtime_list,runtime)# 相关关系可视化col[year,month,rating,movie_type_count,country_count,actor_count,runtime,piaofang]plt.subplots(figsize(14,10))corrdata.corr()print(corr)corr.to_csv(../dataset/ana_result/piaofang_info_corr.csv,encodingutf-8)sns.heatmap(corr,xticklabelscol,yticklabelscol,linewidths.5,cmapReds)plt.savefig(../dataset/pictures/corr.png)if__name____main__:# 四个机器学习算法构建票房预测模型然后Stacking集成所有的算法模型构建最终的票房预测模型train_model()# 模型测试piaofangtest_model()# 分析票房预测使用的所有属性与票房之间的关系并绘制散点图分析所有属性之间的相关度绘制热力图ana_columns()5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看【用户名】、【专栏名称】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式