随着互联网和流媒体技术的快速发展，电影数量呈爆炸式增长，用户面临着信息过载的挑战，难以找到符合自身兴趣的电影。

电影推荐系统应运而生，旨在解决信息过载问题，为用户提供个性化的电影推荐服务。

传统的推荐算法如协同过滤算法存在数据稀疏性和冷启动问题，难以满足用户对推荐精度和个性化的需求。

机器学习技术的兴起为电影推荐系统带来了新的发展机遇，基于机器学习的电影推荐系统能够有效地解决传统推荐算法存在的问题，提高推荐系统的性能。

本文首先介绍了电影推荐系统的研究背景和意义，以及机器学习在推荐系统中的应用；然后，对电影推荐系统的相关技术进行综述，包括推荐系统分类、常用的机器学习算法、电影特征提取方法以及推荐系统评估指标；接着，分析了基于机器学习的电影推荐系统的需求，并设计了系统的架构和功能模块；最后，对系统进行了实现和测试，并对研究结果进行了总结和展望。

关键词：电影推荐系统；机器学习；协同过滤；深度学习；个性化推荐

1.1电影推荐系统
电影推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，向用户推荐他们可能感兴趣的电影。

其目标是帮助用户快速找到自己喜欢的电影，提高用户体验和满意度，同时增加电影平台的点击率和收益。

1.2机器学习
机器学习是人工智能的一个分支，其核心思想是从数据中学习规律，并利用学习到的规律对未知数据进行预测。

机器学习算法可以根据数据的特点和任务需求，分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。