基于机器学习及排片算法的智能排片系统的设计与实现

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现如今,随着人民群众的幸福感越来越高,经济水平的提升带来的是对精神文化的追求,越来越多的人选择进入电影院来观看电影。人们对电影的观看乐趣在于对影片内容的评价和影院设备的感受。家中的电视小屏和影院的超大屏幕相比,影院能够提供的观影设备明显更为多样化,能够带来更好的观影体验。而对影院来说,将更多的客户群体吸引到电影院来,实现利益的最大化,除了对设备和环境进行更新,更需要的是对影片的场次进行最优化的排列。当同时有n部电影在上映时,因为各个电影的火热程度和票房都是未知数,如何能够良好的对电影进行排列,使得受到群众热爱的影片能够满足排片需求,但又不至于冷门影片无片可排,造成排片资源浪费,便成了影院的重要工作。故而,本项目是帮助排片负责人精简工作份量,使得影院最大化获取影片利益的系统。本文首先介绍了项目的背景及研究意义,接着对系统中所使用的技术以及算法进行了详尽的描述,在完成上述基础建设后,对系统的功能性需求和非功能性需求进行分析。在概要设计阶段将系统分为以下几个模块,首页模块、排片模块、排片调整模块、排片结果模块、检查报告模块、基本信息模块及系统设置模块。其中本人负责排片模块、排片调整模块、排片结果模块、检查报告模块中的审批模块、基本信息模块和系统设置模块中的权限设置与用户设置部分。之后对系统的详细设计进行详细说明,在完成系统设计后,对功能性需求和非功能性需求设计测试方案。最后,对项目进行总结,对未来可能会改进的地方进行展望。系统整体架构采用微服务架构,将服务都注册在zookeeper中,前端采用Vue、velocity,后端采用spring boot,数据库存储使用Mongo DB,系统的排片模块和排片调整模块分别采用了随机森林算法及排片算法。系统已经交付影院排片人进行使用,取得了使用者的初步认可。
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