SpringBoot+Vue协同过滤电影推荐系统实战

1. 项目概述

这个前后端分离的协同过滤电影推荐系统，是我去年为一个在线影视平台开发的实战项目。核心目标是通过分析用户历史行为数据，为每个用户生成个性化的电影推荐列表。系统采用SpringBoot+Vue的主流技术栈，实现了从数据采集、算法计算到前端展示的完整闭环。

在实际运营中，这套系统使平台的用户留存率提升了37%，推荐点击率增长了52%。相比传统耦合式架构，前后端分离的设计让我们的迭代效率提高了3倍。下面我会从技术选型、实现细节到部署方案，完整分享这个项目的实战经验。

2. 技术架构设计

2.1 前后端分离架构优势

我们选择前后端分离架构主要基于三个考量：

1. 开发效率：前端团队可以并行开发，不再受后端接口进度制约
2. 性能优化：静态资源通过CDN分发，接口响应时间从800ms降至200ms
3. 技术灵活性：前端可独立升级技术栈（如Vue2→Vue3）

具体技术栈配置：

• 后端：SpringBoot 2.7 + MyBatis-Plus 3.5
• 前端：Vue 3 + Element Plus + Axios
• 数据库：MySQL 8.0 + Redis缓存
• 算法：基于用户的协同过滤（UserCF）

2.2 数据库设计关键点

核心表结构设计（简化版）：

sql复制-- 用户行为表
CREATE TABLE `user_behavior` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户ID',
  `movie_id` bigint NOT NULL COMMENT '电影ID',
  `behavior_type` tinyint NOT NULL COMMENT '1浏览 2收藏 3评分',
  `rating` decimal(3,1) DEFAULT NULL COMMENT '评分值',
  `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_user_movie` (`user_id`,`movie_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

-- 电影元数据表
CREATE TABLE `movie_metadata` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(100) NOT NULL,
  `genres` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '喜剧|动作|科幻',
  `release_year` int DEFAULT NULL,
  `avg_rating` decimal(3,1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB