电影小程序推广的方式有哪几种（微信小程序 | 基于ChatGPT实现电影推荐小程序）
** 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：
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！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
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
使用Python调用ChatGPT API实现代码如下：
方法一：使用request库 import requests import json # 构建API请求 url = "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions" headers = {"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"} data = { "prompt": "Hello, my name is", "max_tokens": 5 } # 发送API请求 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) # 解析API响应 response_data = json.loads(response.text) generated_text = response_data["choices"][0]["text"] print(generated_text) 方式二：使用openAI库 from flask import Flask, request import openai app = Flask(__name__) openai.api_key = "YOUR_API_KEY_HERE" @app.route("/") def home(): return "Hello, World!" @app.route("/chat", methods=["POST"]) def chat(): data = request.json response = openai.Completion.create( engine="davinci", prompt=data["message"], max_tokens=60 ) return response.choices[0].text if __name__ == "__main__": app.run()3.3 数据智能获取功能设计与实现
定义一个函数来实现电影信息的爬取 ，该函数的输入参数为电影名 ，输出为该电影的名称 、导演 、主演 、类型 、上映时间 、评分等信息 。具体实现步骤如下：
构造请求 URL ，其中电影名需要进行 URL 编码 。
发送 HTTP 请求 ，获取豆瓣电影页面的 HTML 内容 。
使用 lxml 库解析 HTML 文档 ，提取电影信息 。
import requests from lxml import etree def crawl_movie_info(movie_name): # 1. 构造请求 URL url = fhttps://www.douban.com/search?q={movie_name} # 2. 发送 HTTP 请求 ，获取 HTML 内容 response = requests.get(url) html = response.content.decode() # 3. 解析 HTML 文档 ，提取电影信息 tree = etree.HTML(html) # 获取搜索结果列表中的第一个电影条目 movie_link = tree.xpath(//div[@class="result"]/div[@class="content"]/h3/a/@href)[0] response = requests.get(movie_link) html = response.content.decode() # 解析电影页面 HTML 文档 ，提取电影信息 tree = etree.HTML(html) # 电影名称 movie_title = tree.xpath(//span[@property="v:itemreviewed"]/text())[0] # 导演 directors = tree.xpath(//a[@rel="v:directedBy"]/text()) director = / .join(directors) # 主演 actors = tree.xpath(//span[@class="actor"]/span[@class="attrs"]/a/text()) actor = / .join(actors) # 类型 genres = tree.xpath(//span[@property="v:genre"]/text()) genre = / .join(genres) # 上映日期 release_date = tree.xpath(//span[@property="v:initialReleaseDate"]/text())[0] # 评分 rating = tree.xpath(//strong[@class="ll rating_num"]/text())[0] # 返回电影信息 return { 电影名称: movie_title, 导演: director, 主演: actor, 类型: genre, 上映时间: release_date, 评分: rating, } 我们可以通过调用该函数 ，传入电影名参数来获取电影信息 。例如： Copy code movie_name = 大赢家 movie_info = crawl_movie_info(movie_name) print(movie_info) 输出结果如下： {电影名称: 大赢家, 导演: 李伟 / 黄伟明, 主演: 赵本山 / 贾玲 / 小沈阳 / 张子枫 / 李春四 、推荐阅读
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