随着互联网与移动互联网迅速普及，网络上的电影娱乐信息数量相当庞大，人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大，个性化的电影推荐系统成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂，已有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势，导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于电影推荐系统中。大量的电影数据的管理运营随着数据量的增长也变得越来越复杂，因此，如何综合各种算法的优势给用户可靠的电影推荐结果，并保证用户能访问到正确的推荐数据成为推荐系统设计中需要解决的一个重要问题。系统在推荐模块中使用了更切合实际的电影相似度计算方法，结合协同过滤算法与基于内容的过滤算法，有效的解决了系统的冷启动问题和推荐的准确性问题，推荐算法使用集中平均法来预测用户对电影的评分，避免了用户个人评分习惯对预测评分产生的不利影响。将数据集，推荐引擎，评分预测器，相似度计算器等重要部件高度分离，并提供各种有效的具体实现算法派生类。在运营模块中将系统分为测试环境与正式环境两部分，在测试环境中进行测试，然后同步到正式环境中，使用新型同步算法与错误检测算法提高系统的准确性与效率。系统推荐模块的可扩展性非常强，根据具体的数据集可选择适合的评分预测器与相似度计算器，可以使用系统自带的经典算法，也可以自定义推荐算法，使得推荐结果的准确性大大提高。在运营模块中使用数据库依赖同步算法与错误检测算法使得数据的运营准确性与效率大大提高。