基于微信小程序的电影订票系统设计与实现(代码+数据库+论文)

Posted 斐鱼鱼籽

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于微信小程序的电影订票系统设计与实现(代码+数据库+论文)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

项目简介

本系统是基于微信小程序的电影订票系统的设计与实现。基于B/S架构模式进行设计,使用了javascript、CSS、java语言等,后台数据库设计使用mysql。本电影订票系统主要分为前端小程序订票系统和后台电影管理两部分。用户使用时接触的是系统前端小程序部分,这一部分包含用户注册登录、电影购票、个人信息管理三个模块。后台电影管理主要供影院管理员使用,负责日常的电影院事务。

开发环境

本系统以微信小程序开发为客户端核心,以SSM作为服务器主体来实现的。使用软件:

1.操作系统:Windows 10

2.数据库:MySQL 5.7

3.客户端开发环境:微信开发者工具

4.服务器端开发环境:IntelliJ IDEA 2020.1.2

5.JDK版本:jdk1.8

系统功能模块图

前端部分:

用户注册登录:在该系统上购票前,必须先进行注册登录,在用户进行注册并且登录账号以后可以查看电影院的地理位置等信息,还可以预览电影的简介与建议。

购买影票:在用户进行注册登录以后可以选择自己喜爱的电影进行购票,也可选择电影院,查看该影院最近上架了哪些电影,然后选择自己想看的电影。

订单管理:在用户购买影票后,如果有事无法观影的,提供了退票服务,在用户观影后用户可以根据自己的感受给电影评分,将自己的观影心得或者建议评论到评论区。

个人资料修改:用户注册登录后,可更改个人资料,还可查看订单并进行取票。

后端部分:

管理员登录:系统有终极权限管理员,该管理员可以设置每个电影的管理员,普通管理员除了不能添加管理员之外可以实现添加影片、影院等功能,然后将影院电影绑定上架。

添加影片:使用后台系统进行电影管理,例如上架影片,修改影片信息等。

添加影院:一个地区会有很多个电影院,可以在后台影院管理中添加多个影院,添加影院时要填好影院的信息,包括该影院的地址,坐标,共有多少个影厅等。

电影与电影院绑定:该功能是系统必不可少的,一部影片可以选择在多个电影院上架,电影院也可以选择上映多部电影,将电影ID与影院的ID绑定可以实现这一功能。

用户订单管理:在这里管理用户订单,用户可以凭借订单号取票,管理员根据订单判断用户是否购票。

用户评论管理:在这里查看用户评价,从而得到改进的作用。

轮播图管理:轮播图的作用是让用户能够直接的了解到最近上架的电影最直观的信息,好的电影也需要好的宣传,管理员可以选择好看的海报进行上传,这些图片在小程序端会循环播放。

系统数据库表结构设计

接下来将介绍本系统数据库设计的各个表结构。以下是系统中主要的数据库表一个每个数据库表的功能。

表1 系统主要数据库表

表名

中文名

功能模块

cfilm

电影绑定影院表

电影票购票模块

cinema

影院信息表

电影后台管理模块

film

电影信息表

电影后台管理模块

comment

用户评论表

个人信息管理模块

orders

订单信息表

个人信息管理模块

sys_user

系统用户表

电影后台管理模块

tb_user

用户信息表

用户登录模块

swiper

轮播图管理表

电影后台管理模块

电影绑定影院表主要是用来负责电影上架的,将电影的ID与影院的ID绑定,就可以实现上架,同时各家影院根据自身的实际情况来指定电影播放的时间,电影的价格等等。

表2 电影绑定影院数据库表

名称

字段名

数据类型

主键

非空

绑定代码

id

int

yes

yes

电影ID

fimmid

int

no

yes

影院ID

cid

int

no

yes

价格

filmprice

int

no

yes

折扣价格

cutprice

int

no

yes

影厅

chall

varchar(250)

no

yes

播放日期

playdate

datetime

no

yes

播放时间

playtime

datetime

no

yes

结束时间

endtime

datetime

no

yes

影院信息表的作用是保存影院的信息,可以更新影院信息,包括添加影院位置信息,影院所拥有的影厅数量,设置影院的折扣信息。还添加或者删除影院。

表3 影院信息数据库表

名称

字段名

数据类型

主键

非空

影院代码

id

int

yes

yes

影院名称

cname

varchar(250)

no

yes

影院地址

caddr

varchar(250)

no

yes

位置经度

cx

int

no

yes

位置纬度

cy

int

no

yes

影厅

chall

varchar(250)

no

yes

影院标签

ctag

varchar(250)

no

yes

用户评论表的作用是用来保存用户的评论信息,影院的管理人员可以根据用户的评论来对影院做跟进一步的改变,其他用户也能在小程序上看到这些评论,吸取一些经验。

表4 用户评论数据库表

名称

字段名

数据类型

主键

非空

用户名

username

varchar(250)

yes

yes

评论

comment

varchar(250)

no

yes

创建时间

createtime

datetime

no

yes

用户打分

wjxscore

int

no

yes

电影信息数据库表的作用是用来保存上架的电影,管理员可以定期上架电影,或者对电影的信息做出更改。包括电影的简介、主演、电影的宣传图等等。

表5 电影信息数据库表

名称

字段名

数据类型

主键

非空

电影代码

id

int

yes

yes

电影名

filmName

varchar(250)

no

yes

电影英文名

filmEnName

varchar(250)

no

yes

电影海报

filmurl

varchar(250)

no

yes

电影语言

filmyuyan

varchar(250)

no

yes

电影类型

filmtype

varchar(250)

no

yes

电影时长

filmtime

varchar(250)

no

yes

上映国家

filmlloc

varchar(250)

no

yes

电影上映日期

filmdate

datetime

no

yes

电影简介

filmdes

varchar(250)

no

yes

电影主演

filmman

varchar(250)

no

yes

电影订单表用来记录电影票的售卖情况,包括购买的用户,购买的电影票数量,购买的电影ID号码,用户的选座信息,电影的名字等等。

表6 电影订单数据库表

名称

字段名

数据类型

主键

非空

订单号

orderid

int

yes

yes

用户名

username

varchar(250)

no

yes

绑定代码

cfilmid

int

no

yes

购票数量

ticketnum

int

no

yes

影票价格

ticketprice

int

no

yes

电影海报

filmurl

varchar(250)

no

yes

电影名

filmname

varchar(250)

no

yes

电影代码

filmid

int

no

yes

选座信息

seat

char()

no

** 效果预览 **

  • 一、需求背景
  • 二、项目原理及架构
  • 三、项目功能的实现
  • 四、推荐阅读


  • ** 效果预览 **

    1、根据电影明星推荐


    2、根据兴趣标签推荐


    3、根据电影名推荐


    一、需求背景

    在我们日常想看电影的时候,经常会遇到一些问题:
    1. 闲来无事想看个电影,打开电影列表,感觉都是看过的,一下子不知道该如何去发现新大陆?
    2. 喜欢某个演员,想看与他风格类似的电影,可惜电影网站的影片推荐总是那么不尽人意!
    3. 在不同的电影网站,填入自己的感兴趣的标签,结果推荐出来的电影题材并不是自己想要的效果!


    既然说起推荐系统,这就刚好踩中了我那研究三年推荐系统的读研苦逼时光了。稍微介绍一下时下主流的推荐系统的架构和算法:

    主流推荐算法 基于用户的推荐算法 原理:将用户画像近似的用户进行相互推荐关联 基于项目的推荐算法 原理:将物品特征类似的项目进行相互推荐关联 协同过滤推荐算法 原理:通过协同过滤算法进行相互推荐关联

    这里的大数据推荐系统体系仅为简单的架构模型,其中涉及到更多的计算任务和调度数据流等细节均已省略 【有兴趣的友友可关注后续栏目更新—带你手把手从零实现推荐系统

    在如此庞大的数据体量和计算引擎的支持下,现如今的推荐系统仍然没有以完美的姿态来解决用户的冷启动问题,所以说时下,推荐系统在学术界的研究已经达到了一种登峰造极的状态,你我都知道可能多引入一些高性能的模型去加强,多跑几轮模型去调参优化,从而实现更美丽的推荐效果!这样我们可能可以得到一篇优秀的论文!但是在工业应用领域,对于推荐算法的优化,新投入的算力跟人工成本,通常并不会由于更准推荐效果从而产生更丰厚的营收,可以说投入跟产出完全不成正比!这对于时下资本退却的互联网来说,这是最要命的!

    于是乎,我们可以转换一下思路,有没有什么模型和算法可以实现推荐效果最优化,不惧怕因为用户数据量少而导致的冷启动问题 ------ 那么这个时候ChatGPT获取可以申请一战,他有超海量的全人类用户数据、连续产生内容及记忆理解上下文功能!

    好那么,基于此,让我们来用ChatGPT做一个电影推荐小程序 做一个可以满住你的任意无理要求的电影小程序。


    二、项目原理及架构

    2.1 实现原理

    1. 要利用上ChatGPT的推荐功能,首先构造好目标明确的问题是成功的关键。
    2. 在获取到GPT的推荐数据之后,我们需要将推荐结果中的电影内容获取并展示在小程序端,这里我们需要采用Python爬虫对豆瓣电影网进行爬取!

    输入用户的喜好 返回电影数据 构造电影问题 返回推荐列表 爬取推荐电影信息 电影小程序 小程序后台服务 ChatGPT模型服务 豆瓣电影爬虫后台服务

    这里我们构造了三类推荐类目: 兴趣标签电影主题电影明星


    (1)根据用户的兴趣标签

    通过用户输入的兴趣标签进行电影的匹配

    整合用户兴趣数据 返回推荐结果 用户选择自己感兴趣的标签 ChatGPT进行分析


    (2)根据关联类似主题的题材

    发送电影名称 返回推荐结果 用户输入自己的喜欢的电影 ChatGPT进行分析


    (3)根据特定的电影明星

    发送电影明星姓名 返回推荐结果 用户输入自己的喜欢的电影明星 ChatGPT进行分析


    2.2 技术架构


    2.3 技术栈

    模块语言及框架涉及的技术要点
    小程序前端基于VUE 2.0语法+Uni-app跨平台开发框架Http接口通信、Flex布局方式、uView样式库的使用、JSON数据解析、定时器的使用
    小程序接口服务端Python + Flask WEB框架rest接口的开发、 ChatGPT API接口的数据对接
    小程序数据爬虫服务端Python + Request 库Xpath路径元素解析、Http请求爬虫

    三、项目功能的实现

    3.1 小程序端设计与实现

    首页标签选择
    推荐电影列表页电影详情页

    3.2 数据后端设计与实现

    Flask后端接口服务 用户电影偏好数据交互接口 电影列表及详情获取接口 电影信息爬取接口 以上是关于基于微信小程序的电影订票系统设计与实现(代码+数据库+论文)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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