Spring Boot Filmempfehlungssystem Entwicklungspraxis

Ueberblick

Dieses Praxisprojekt erfordert die Umsetzung eines echten PRD: Eine Filmwebsite mit Empfehlungsfaehigkeit unter Verwendung von Spring Boot. Die Kernherausforderung liegt nicht in einfachem CRUD, sondern im Nachdenken darueber, "wie Benutzerverhalten die Empfehlungsergebnisse beeinflusst" und "wie Empfehlungen erklaerbar sind".

Vorkenntnisse

• Frontend-Design und Komponentenbibliotheken (UI-Design, Moderne Komponentenbibliothek)
• Backend-API-Design und Entwicklung (API-Code schreiben)
• Datenbankgrundlagen und Supabase (Von der Datenbank zu Supabase)
• Git-Workflow und Bereitstellung (Git und GitHub, Web-Anwendungen bereitstellen)

Lernziele

1. PRD lesen und Entwicklungsaufgabenliste fuer ein Empfehlungssystem extrahieren
2. Spring Boot-Projekt aufbauen und RESTful APIs implementieren
3. Vollstaendige Datenkette "Benutzerverhalten > Empfehlung" entwerfen
4. Erklaerbare Empfehlungslogik implementieren
5. End-to-End-Tests abschliessen und einen demonstrierbaren Produktprototyp liefern

Projektuebersicht

Funktion	Beschreibung
Durchsuchen und Suche	Benutzer koennen Filme durchsuchen und suchen
Bewertung und Favoriten	Benutzer koennen Filme bewerten und als Favorit speichern
Personalisierte Empfehlungen	System generiert Empfehlungen basierend auf Benutzerverhalten
Admin-Dashboard	Administrator verwaltet Filmdaten und prueft Empfehlungseffektivitaet

PRD-Zugang

PRD ansehen

Teil 1: Anforderungsanalyse

1.1 PRD lesen

• Was ist die Empfehlungsstrategie? Erste Version mit erklaerbarer Methode (z. B. basierend auf Bewertungsahnlichkeit)?
• Welche Verhaltensdaten speichern? (Bewertungen, Favoriten, Seitenaufrufe)
• Welche Empfehlungsmetriken sieht der Administrator?
• Seitenliste vollstaendig?

WARNING

Beginne nicht mit dem Code, wenn diese Fragen keine klaren Antworten haben.

1.2 Systemarchitektur bestaetigen

flowchart TD
  prd["PRD"] --> web["Frontend-Seiten"]
  web --> auth["Benutzerauth"]
  web --> movie["Filmliste / Details"]
  web --> behavior["Bewertung / Favoriten"]
  behavior --> reco["Empfehlungslogik"]
  reco --> db["Datenbank"]
  admin["Admin-Verwaltung"] --> db

Teil 2: Projektgeruest erstellen

2.1 Frontend-Seiten generieren

Bitte generiere basierend auf dem aktuellen PRD ein Frontend-Geruest fuer ein Spring Boot Filmempfehlungssystem.

Anforderungen:
1. Seiten: Startseite, Filmliste, Filmdetails, Empfehlungsseite, Profil, Admin
2. Zunaechst nur Seitenstruktur mit Mock-Daten
3. Stil wie ein echtes Content-Produkt, nicht wie ein Klassenzimmer-Demo

2.2 Seitenstruktur ueberpruefen

• [ ] Filmliste unterstuetzt Suche und Filter
• [ ] Filmdetailseite hat Bewertungs- und Favorit-Buttons
• [ ] Empfehlungsseite zeigt Ergebnisse mit Erklaerung
• [ ] Admin zeigt Filmdaten und Empfehlungseffektivitaet

Teil 3: Iterative Entwicklung

3.1 Modulweise vorgehen

1. Spring Boot-Projektaufbau: Projektstruktur, Datenbankkonfiguration, Basis-CRUD
2. Filmdatenverwaltung: Filmliste, Details, Such-APIs
3. Benutzerverhalten: Bewertungs- und Favorit-APIs, Verhaltensdaten schreiben
4. Empfehlungslogik: Empfehlungsalgorithmus basierend auf Benutzerverhalten
5. Empfehlungsanzeige: Ergebnisse mit Erklaerung anzeigen
6. Admin-Dashboard: Filmdaten pflegen, Empfehlungseffektivitaet einsehen

3.2 Modul-Selbstpruefung

Pruefpunkt	Verifikationsmethode
Grundfunktionen	Liste, Details, Bewertung, Favoriten vollstaendig
Empfehlungskopplung	Benutzerverhalten beeinflusst Empfehlungsergebnisse
Empfehlungserklaerbarkeit	Benutzer versteht, warum diese Filme empfohlen werden
Admin-Daten	Administrator kann Filmdaten und Empfehlungseffektivitaet einsehen

Teil 4: Test und Bereitstellung

4.1 End-to-End-Tests

• Film durchsuchen > Bewerten > Favorit > Empfehlungsseite pruefen, ob Ergebnisse sich aendern
• Admin-Login > Film hinzufuegen > Empfehlungsstatistik anzeigen

Liefergegenstaende

• [ ] Online-Demo-Link
• [ ] Quellcode-Repository (mit README)
• [ ] PRD-Dokument
• [ ] Kernseiten-Screenshots
• [ ] 60-Sekunden-Demo-Video

Bewertungskriterien

Dimension	Grundanforderung	Erweiterte Anforderung
PRD-Alignment	Seiten, Funktionen, Datenstruktur gemaess PRD	Designentscheidungen klar erklaert
Produktabschluss	Durchsuchen > Bewerten > Favorit > Empfehlung lauffaehig	Bewertungsverhalten beeinflusst Empfehlungen deutlich
Empfehlungsqualitaet	Ergebnisse angemessen, Gruende erklaerbar	Mehrere Empfehlungsstrategien unterstuetzt
Admin-Faehigkeit	Filmdaten und Empfehlungseffektivitaet einsehbar	Genauigkeitsstatistiken vorhanden
Engineering	Frontend, Spring Boot Backend, Datenbank verbunden	Empfehlungs-API mit Caching oder Performance-Optimierung

Referenzmaterialien

• UI-Design
• Moderne Komponentenbibliothek
• Von der Datenbank zu Supabase
• API-Code schreiben
• Git und GitHub
• Web-Anwendungen bereitstellen