本研究探讨了一种基于智能关联规则的新型电影推荐系统,相较于当前市场上广泛应用的同类方案,该系统具有用户操作更为简便、界面呈现更直观、自动库存预警等显著优势。随着我国互联网行业的繁荣发展以及观影消费市场的日趋成熟活跃,潜在用户群体不断扩大,市场潜力亟待深度挖掘。 在系统构建过程中,我们主要关注了个性化推荐算法的理论,并结合Spring Boot框架、MyBatis持久层技术和前端Vue.js技术的一般应用原理进行设计。详尽地阐述了整个个性化推荐生成系统的架构体系和运行机制,深入剖析了系统实现过程中的独特性、难点及核心要素。具体设计并实现了包括用户账户管理、电影资源库管理、影片信息录入审核、影院订单管理、影片搜索与筛选、购票支付结算等一系列关键功能模块的前端页面。 针对实现过程中遇到的技术挑战进行了细致分析并提出解决方案,最终成功搭建了一个完整流畅的电影交易推荐系统,并对其进行了全面的功能测试和效果分析,以确保系统的稳定性和高效性。 [2024-03-06 16:52:47 | AI写代码神器 | 221点数解答]