微信小程序 | 基于ChatGPT实现电影推荐小程序

文章目录

** 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：
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     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！**
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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
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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

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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

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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

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     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
    

     ChatGPT数据交互接口
    

• 注重介绍后端服务接入 ChatGPT API，需要按照以下步骤进行操作：

1. 注册一个账号并登录到OpenAI的官网：https://openai.com/
2. 在Dashboard页面上，创建一个API密钥。在“API Keys”选项卡下，点击“Generate New Key”按钮。将生成的密钥保存好，以备后续使用。
3. 选择所需的API服务，例如“Completion” API，以使用OpenAI的文本生成功能。

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("/")defhome():return"Hello, World!"@app.route("/chat", methods=["POST"])defchat():
    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

defcrawl_movie_info(movie_name):# 1. 构造请求 URL
    url =f'https://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

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