基于flask+vue+爬虫的电影数据的智能推荐与可视化系统，能展示电影评分、评论情感分析等直观的数据可视化图表，还能通过协同过滤算法为用户提供个性化电影推荐，帮助用户发现更多感兴趣的电影作品，具体界面如图所示。
本系统主要技术架构如下：
1、后端技术
- Flask: 轻量级Web框架，用于构建RESTful API
- SQLAlchemy: Python ORM框架，提供对数据库的抽象操作
- Marshmallow: 序列化/反序列化库，处理数据格式转换
- MySQL: 关系型数据库，存储电影和用户数据
- Jieba: 中文分词库，用于文本分析
- PaddlePaddle & PaddleNLP: 开源深度学习框架，实现情感分析
- Scrapy: 爬虫框架，用于爬取电影数据
- 协同过滤算法: 实现基于用户(UserCF)和基于物品(ItemCF)的推荐系统
2、前端技术
- Vue.js: 前端框架，构建用户界面
- Vuetify: 基于Material Design的Vue组件库，提供美观的UI
- ECharts: 数据可视化库，实现各种图表展示
- Axios: HTTP客户端，处理API请求
系统功能模块介绍：
1. 主页
- 展示评分较高的电影推荐
- 基于物品的协同过滤算法(ItemCF)推荐电影
- 基于用户的协同过滤算法(UserCF)推荐电影
- 个性化推荐内容，基于用户历史浏览和评分行为
2. 电影库
- 电影搜索功能，支持关键词检索
- 电影详情展示，包括评分、导演、演员、简介等
- 影评情感分析展示，可视化用户评价的积极/消极情绪
3. 数据分析
- 电影上映统计分析
- 优质电影的低潮高峰趋势图
- 各类型电影分析（面积图）
- 科幻电影专项分析
- 近年电影上映情况分析
- 影片上映年份分布分析
4. 数据统计
- 电影类型分布统计
- 国家/地区电影产量统计
- 评分分布统计
- 热门电影和导演数据展示
5. 词云分析
- 基于电影描述和评论的词云可视化
- 关键词提取和展示
- 热门话题和标签分析
6. 评分分析
- 不同类型电影评分对比
- 随时间变化的评分趋势
- 评分与上映时间关系的散点图分析
- 评分与票房关系分析
7. 时空分析
- 各国家/地区电影发展时间线
- 电影产业全球分布热力图
8. 情感预测
- 基于LSTM深度学习模型的评论情感分析
- 输入任意电影评论文本，预测情感倾向（好评/差评）
相关界面展示：
另：需要添加或定制代码功能、其他咨询可以后台发送具体要求。
