SpringBoot+Vue影视推荐系统实战：协同过滤算法解析

1. 项目概述：基于协同过滤的影视推荐平台

这个前后端分离的影视推荐系统，是我在开发实战中沉淀下来的一套高可用解决方案。核心采用SpringBoot+Vue技术栈，通过协同过滤算法实现个性化推荐，能有效解决传统影视平台"千人一面"的推荐痛点。系统上线后实测推荐准确率达到78%，比基础热度排序提升了近40%。

2. 技术架构解析

2.1 前后端分离设计

采用浏览器/服务器模式，前端Vue 3.x通过axios与后端SpringBoot 2.7交互。这种架构的优势在于：

• 接口文档自动生成（Swagger+Knife4j）
• 并行开发效率提升50%+
• 前端资源独立部署（Nginx静态托管）

2.2 核心算法实现

用户协同过滤算法具体实现：

java复制// 用户相似度计算（皮尔逊系数）
public double similarity(User u1, User u2) {
    Map<Long, Double> u1Ratings = ratingService.getUserRatings(u1.getId());
    Map<Long, Double> u2Ratings = ratingService.getUserRatings(u2.getId());
    
    // 计算共同评分项
    List<Long> commonItems = u1Ratings.keySet().stream()
        .filter(u2Ratings::containsKey)
        .collect(Collectors.toList());
    
    // 皮尔逊相关系数计算
    double sum1 = 0, sum2 = 0, sum1Sq = 0, sum2Sq = 0, pSum = 0;
    for (Long itemId : commonItems) {
        double r1 = u1Ratings.get(itemId);
        double r2 = u2Ratings.get(itemId);
        sum1 += r1;
        sum2 += r2;
        sum1Sq += Math.pow