diff --git a/README.md b/README.md
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+# java
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+FilmFinder - 智能电影推荐系统
+<p align="center"> <img src="https://via.placeholder.com/150x50/4F46E5/FFFFFF?text=FilmFinder" alt="FilmFinder Logo" /> <br> <em>基于Flask与AI的个性化电影发现平台</em> </p><p align="center"> <a href="#项目简介">项目简介</a> • <a href="#核心特性">核心特性</a> • <a href="#技术栈">技术栈</a> • <a href="#系统架构">系统架构</a> • <a href="#快速开始">快速开始</a> • <a href="#项目文档">项目文档</a> </p>
+🎬 项目简介
+FilmFinder 是一个基于Web的智能电影推荐系统，旨在解决用户在影视内容爆炸式增长时代面临的"选择困难"问题。系统通过多维度筛选、AI智能搜索和个性化推荐算法，帮助用户快速发现符合个人喜好的电影。
+
+目标用户：电影爱好者、有观影需求但缺乏明确目标的普通用户、希望探索冷门佳片的观众。
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+✨ 核心特性
+🎯 智能搜索
+传统搜索：支持按电影名称关键词快速检索
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+AI台词搜索：集成DeepSeek大模型，支持通过经典台词、角色名、电影描述进行智能语义匹配
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+🤖 个性化推荐
+基于内容的推荐：分析用户收藏、评分行为，构建用户兴趣向量
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+余弦相似度算法：计算用户兴趣与电影特征的匹配度，实现精准推荐
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+冷启动处理：新用户通过兴趣标签选择（5-10个）获得初始推荐
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+🎨 用户体验
+多维度筛选：支持按类型、评分、地区等多条件组合筛选
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+响应式设计：基于Tailwind CSS，完美适配手机和电脑屏幕
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+交互式操作：收藏电影、1-5星评分、个人中心管理
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+👨‍💼 管理员功能
+电影库管理：手动添加/删除电影
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+批量导入：通过TMDB API实现电影数据批量导入
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+数据统计：查看用户行为数据、电影热度排行
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+🛠 技术栈
+后端技术
+框架：Flask (Python)
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+ORM：SQLAlchemy
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+数据库：SQLite
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+算法库：NumPy (余弦相似度计算)
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+AI集成：DeepSeek API (智能搜索)
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+前端技术
+基础技术：HTML5, CSS3, JavaScript
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+样式框架：Tailwind CSS
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+模板引擎：Jinja2
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+数据可视化：ECharts (管理员统计)
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deleted file mode 100644
index e69de29..0000000
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deleted file mode 100644
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-# java
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