1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和流媒体技术的快速发展，电影产业蓬勃发展，观影已成为人们日常生活中重要的娱乐方式之一。
与此同时，海量的电影信息也为用户带来了“选择困难症”的困扰。
为了帮助用户快速找到符合其兴趣的电影，电影推荐系统应运而生，并逐渐成为学术界和工业界研究的热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，电影推荐系统作为推荐系统领域的一个重要分支，得到了广泛的研究和应用。
1. 国内研究现状
国内学者在电影推荐系统领域取得了一定的研究成果，主要集中在推荐算法的改进和应用方面。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:广泛查阅国内外关于电影推荐系统、推荐算法、JSP技术等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本课题的研究提供理论基础和技术支持。
2.需求分析:对电影推荐系统的功能需求和非功能需求进行详细分析，明确系统的目标用户、功能模块、性能指标等，为系统的设计和实现提供依据。
3.系统设计:根据需求分析的结果，设计系统的架构、数据库、推荐算法以及用户界面等，并确定系统的开发环境、技术路线和实现方案。
5. 研究的创新点
本课题将在以下几个方面进行创新：
1.推荐算法的改进:针对现有推荐算法的不足，结合电影数据的特点，对传统的推荐算法进行改进，例如引入用户情感分析、电影主题模型等，以提高推荐的准确性和个性化程度。
2.系统功能的扩展:在实现基本推荐功能的基础上，扩展系统的功能，例如增加电影评论分析、用户兴趣社区、社交分享等功能，以提升用户体验和系统价值。
3.技术的融合:将JSP技术与其他相关技术进行融合，例如使用AJAX技术提高用户界面的交互性，使用NoSQL数据库提高系统的性能和可扩展性等。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张玉宏, 焦圣伟. 基于Spark MLlib的电影推荐系统设计与实现[J]. 电子技术与软件工程, 2021(14): 142-145.
[2] 张迪. 基于用户评分的电影推荐算法研究[D]. 西安: 西安科技大学, 2019.
[3] 王海峰, 李晓东, 刘树春. 基于Spring Boot Vue的电影推荐系统设计与实现[J]. 电子技术与软件工程, 2023(1): 162-166.
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