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文献综述
一、课题国内外现状毕业设计课题是基于B/S结构[1]的影视网的设计与实现，针对这一课题，我对当前影视行业的发展现状进行了调查，根据国家新闻出版广电总局数据统计[2]，最近几年全国影视总票房总体呈现快速上升的趋势，2019年中国电影总票房642.66亿元，同比增长5.4%,国产电影总票房411.75亿元，同比增长8.65%，市场占比64.07%,城市院线观影人次17.27亿。
2019年新增银幕9708块，全国银幕总数达到69787块.2020年共生产电影故事片850部，动画电影51部，科教电影74部，纪录电影47部，特种电影15部，总计1037部。
全年票房前10名影片中，国产影片占8部。
全年票房过亿元影片88部，其中国产电影47部。
我国成为全球第二大影视市场，影视行业突飞猛进式的发展，说明国内观众已经形成了观影习惯，《流浪地球》更是赢得了49.18亿的超高票房，同时也赢得了国内观众的一致好评，《流浪地球》的成功说明人们对优秀影视作品的需求也越来越大，这些数据说明，不管在国际还是国内，人们对影视的需求越来越大，人们的审美随着时代的变化而变化，有些人更推崇影视内涵，有些人喜欢影视本身的特效以及画面的炫酷，所以我们要做一个能让人们明确自己的需求所在的影视网站，让人们去选择自己感兴趣的影视类型，同时做一些影视的推荐，让人们更广泛的开发自己的兴趣，丰富人们的生活。
再来分析一下国内外知名影视网的现状，国内知名网站豆瓣电影网是一个创新性的用户主导的内容生产系统 ，豆瓣在电影名称和标签之间找到了平衡点，为用户们提供了一个空间围绕某一部影视展开讨论，建立在网络技术基础上，形成了内容的基本数据网络，他的主要特点是以人为中心展开推荐，而不是资源。
但豆瓣网在模糊搜索[3]方面还有所欠缺，而IMDB是一个国外影视推荐网站，IMDB使用了多重检索[4]，在网站中用户搜索不必非得一字不差搜索某个关键词，IMDB有高级搜索选项，可以同时搜素两项标题或名称，这一点比豆瓣网做的好，但IMDB资源多但是缺乏相应的推荐机制，那么这个课题的意义就在于，优化搜索机制，推荐机制。
二、研究主要成果 有关影视网，由于影视网站是做影视推荐以及影评鉴赏的，所以我主要介绍一下有关这方面的国内外的技术、方法以及成果；主要技术以及方法:协同过滤推荐[5]：在信息时代，网络上的各种信息过载和信息冗余的问题日益严重，解决这些问题的关键在于网站从被动的接受用户的请求，转化为主动为用户提供推荐的资源，在这种情况下，推荐技术应运而生，这种技术通过预测用户对信息的喜好程度进行预测，再结合用户的具体需求进行进一步协同过滤，这种推荐方式叫协同过滤推荐技术，在众多推荐算法中，协同过滤推荐是目前最成功也是应用最为广泛的推荐技术。
多重搜索机制[6]：非常著名的国外影视网站IMDB，就应用了这项技术，这种技术就是搜索多种关键字，IMDB可以分别对标题、类型、关键字、摘要、影视公司、情节等进行普通搜素，也可以进行高级搜索，高级搜索包括高级标题、高级名称还有协同重叠搜索，协同重叠搜素就是可以对普通搜素中的两项标题或者名称进行同时检索，比如说，同时搜素肖申克的救赎和教父，会出现这两部影视的相关信息。
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