本研究致力于构建一款基于朴素贝叶斯算法的电影推荐系统利用Python编程语言、MySQL数据库以及Hadoop和Spark等大数据技术实现高效的数据处理和分析。该平台的核心功能包括数据爬取、处理、分析和可视化。首先利用Scrapy框架从豆瓣电影网站爬取了电影相关的数据这些数据涵盖了电影的年份地区评论评分和票房等多个维度然后采用了pandas库对爬取的数据进行csv文件的保存最后通过hadoop和spark大数据技术进行分布式存储和计算使用Mysql进行数据的保存通过Vue.js框架结合Echarts库构建了数据可视化界面。展示的可视化数据包括有热点评论词云上映年份统计国家/地区上榜电影数量统计电影年份统计等。另外通过朴素贝叶斯机器学习算法建立模型点击一部电影的时候会给出未来七年的评分预测也会根据协同过滤算法完成相关的电影的推荐。总的来说系统的开发不仅为用户提供了更加便捷、高效的电影数据查询和分析工具也为电影行业的数字化发展提供了新的思路和方向。根据以上的功能需求情况整体的功能模块包括有前端程序爬虫程序大数据程序机器学习程序注册与登录后台程序和可视化数据展示后台程序。其中前端程序主要就是对应的vue页面项目包括有注册与登录页面的构建可视化数据展示页面等。爬虫程序主要是为了获取分析的数据源的。大数据程序使用spark进行创建对原始的数据集进行分割和存储等操作。为了提升项目的层次性系统针对注册与登录创建单独的一个项目另外对大数据相关的数据处理创建一个项目。通过以上步骤完成了数据的爬取和存储接下来就是系统可视化页面展示阶段了。系统前台页面通过vue框架结合element-ui等插件实现采用了Django web框架后台使用python进行代码的书写。在用户登录后进入系统首页首页在展示数据之前肯定是需要先从数据库调取相应的数据经过web服务器的解析然后进行展示首页主要展示爬取的可视化数据包括有热点评论词云上映年份统计国家/地区上榜电影数量统计电影年份统计等。另外其中七年评分预测是根据朴素贝叶斯算法建立的模型获取的推荐的电影是通过协同过滤算法完成相关类似电影的推荐。