I. Xây dựng website gợi ý phim
Đồ án tập trung vào xây dựng website gợi ý phim, kết hợp các công nghệ hiện đại như MERN Stack, Python, và .NET. Mục tiêu chính là tạo ra một nền tảng trực tuyến giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và xem phim dựa trên sở thích cá nhân. Hệ thống gợi ý được phát triển nhằm cá nhân hóa trải nghiệm người dùng, sử dụng các thuật toán machine learning để dự đoán phim phù hợp. Đồ án cũng đề cập đến việc tích hợp API để kết nối giữa các thành phần của hệ thống, đảm bảo tính linh hoạt và dễ mở rộng.
1.1. Công nghệ sử dụng
Công nghệ chính được sử dụng trong đồ án là MERN Stack, bao gồm MongoDB, Express.js, React.js, và Node.js. MongoDB được chọn làm cơ sở dữ liệu chính nhờ khả năng lưu trữ linh hoạt và hiệu suất cao. Express.js và Node.js đảm nhiệm phần backend, xử lý các yêu cầu từ người dùng. React.js được sử dụng để phát triển frontend, tạo giao diện thân thiện và dễ sử dụng. Ngoài ra, Python được dùng để phát triển các thuật toán machine learning cho hệ thống gợi ý, trong khi .NET hỗ trợ xử lý các tác vụ phức tạp hơn.
1.2. Hệ thống gợi ý phim
Hệ thống gợi ý phim là trọng tâm của đồ án, sử dụng các thuật toán machine learning để phân tích dữ liệu người dùng và đưa ra đề xuất phù hợp. Dữ liệu phim được thu thập và xử lý để tạo ra các mô hình dự đoán. Python được sử dụng để triển khai các thuật toán này, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả. Hệ thống cũng tích hợp API để kết nối giữa các thành phần, giúp quá trình gợi ý diễn ra nhanh chóng và liền mạch.
II. Phát triển web với MERN Stack
MERN Stack là công nghệ chính được sử dụng trong đồ án, bao gồm MongoDB, Express.js, React.js, và Node.js. MongoDB được chọn làm cơ sở dữ liệu chính nhờ khả năng lưu trữ linh hoạt và hiệu suất cao. Express.js và Node.js đảm nhiệm phần backend, xử lý các yêu cầu từ người dùng. React.js được sử dụng để phát triển frontend, tạo giao diện thân thiện và dễ sử dụng. Đồ án cũng đề cập đến việc tích hợp API để kết nối giữa các thành phần của hệ thống, đảm bảo tính linh hoạt và dễ mở rộng.
2.1. Backend với Node.js và Express.js
Phần backend của hệ thống được phát triển bằng Node.js và Express.js, đảm bảo xử lý nhanh chóng các yêu cầu từ người dùng. Express.js được sử dụng để tạo các API, giúp kết nối giữa frontend và backend. Node.js cung cấp môi trường thực thi hiệu quả, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định ngay cả khi có nhiều người dùng truy cập cùng lúc.
2.2. Frontend với React.js
React.js được sử dụng để phát triển frontend, tạo giao diện thân thiện và dễ sử dụng. React.js cho phép xây dựng các thành phần giao diện một cách linh hoạt, giúp người dùng dễ dàng tương tác với hệ thống. Đồ án cũng tích hợp các thư viện hỗ trợ để tối ưu hóa hiệu suất và trải nghiệm người dùng.
III. Ứng dụng Python và
Python và .NET được sử dụng để phát triển các tính năng nâng cao trong hệ thống. Python được dùng để triển khai các thuật toán machine learning cho hệ thống gợi ý phim, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả. .NET hỗ trợ xử lý các tác vụ phức tạp hơn, giúp hệ thống hoạt động ổn định và linh hoạt. Đồ án cũng đề cập đến việc tích hợp API để kết nối giữa các thành phần của hệ thống, đảm bảo tính linh hoạt và dễ mở rộng.
3.1. Machine learning với Python
Python được sử dụng để triển khai các thuật toán machine learning cho hệ thống gợi ý phim. Các thuật toán này phân tích dữ liệu phim và hành vi người dùng để đưa ra đề xuất phù hợp. Python cung cấp các thư viện mạnh mẽ như scikit-learn và TensorFlow, giúp quá trình phát triển và triển khai thuật toán diễn ra nhanh chóng và hiệu quả.
3.2. Xử lý tác vụ phức tạp với .NET
.NET được sử dụng để xử lý các tác vụ phức tạp trong hệ thống, đảm bảo hiệu suất và độ ổn định. .NET cung cấp môi trường phát triển mạnh mẽ, giúp tích hợp các tính năng nâng cao vào hệ thống một cách dễ dàng. Đồ án cũng đề cập đến việc sử dụng .NET để phát triển các API phức tạp, giúp kết nối giữa các thành phần của hệ thống.
