随着社会的发展,人们的物质生活水平跟以前相比有了很大提高,看电影成为人们业余时间里追求精神世界享受的一种娱乐休闲方式。每年也都会有大量的新电影发布,面对这海量的电影,如何从中发现自己真正想看的电影成为很多人面临的问题。因此,针对这一问题,提出了一个专门用于发现、欣赏、讨论电影的系统。电影推荐及点评系统根据标准的开发步骤,第一步分析了需求,展示了不同角色的用例图,第二步是设计系统,包括整体结构设计、功能模块划分。主要分为推荐模块、评价模块以及其他功能三部分。推荐模块主要使用协同过滤算法实现个性化推荐,该文章对协同过滤算法做出一定的改进,提高了推荐结果的覆盖率,增强了对冷门电影的挖掘能力。评价模块中主要包含评分、打标签、写评论等功能。系统整体采用B/S架构和前后端分离的开发流程,简化了开发流程,明确了开发职责,减小了模块之间的耦合度。系统前端的实现主要采用vue.js,后端主要使用Springboot,推荐部分主要使用大数据计算框架Spark进行实时推荐和离线推荐,采用Mongo DB和Redis存储业务数据。利用模块图和流程图设计了系统的核心功能模块。实现部分重点讲述了实现中的关键环节,同时给出了最终实现效果。最后设计了测试用例来检测系统功能是否能够正常运行。通过该系统,用户可以发现自己感兴趣的电影,查看他人的影评以及撰写自己的影评,关注自己喜欢的作者,与兴趣相近的人一起分享观影感受、探索新影片。