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基于Django和Bootstrap的电影推荐系统结合了用户协同过滤算法#xff0c;通过爬虫技术获取电影数据#xff0c;并在可视化后台展示推荐结果。该系统旨在提供个性化的电影推荐服务#xff0c;帮助用户发现符合其喜好的电影。
用户协同过滤算法是一种常用的推荐算法通过爬虫技术获取电影数据并在可视化后台展示推荐结果。该系统旨在提供个性化的电影推荐服务帮助用户发现符合其喜好的电影。
用户协同过滤算法是一种常用的推荐算法通过分析用户的历史行为数据如电影评分和浏览记录来推荐类似兴趣的电影给用户。结合Django框架系统可以实现用户注册、登录、电影推荐等功能提升用户体验。
通过Bootstrap框架系统可以实现响应式设计确保在不同设备上的良好展示效果。爬虫技术用于从各种数据源获取电影信息保持电影库的更新和完整性。可视化后台提供管理员管理推荐算法、查看推荐结果等功能使系统更易于操作和管理。
这样的电影推荐系统将为用户提供个性化推荐体验帮助他们快速找到感兴趣的电影同时为管理员提供管理工具帮助他们更好地监控和优化推荐算法。系统的结合了多种技术和功能旨在为用户和管理员提供便捷、有效的电影推荐服务。
主要功能
基于Django和Bootstrap的电影推荐系统结合了基于用户的协同过滤算法具备爬虫和可视化后台功能主要功能包括 用户注册与登录用户可以注册账户并登录系统以便记录其个性化的电影偏好和行为数据。 电影推荐基于用户协同过滤算法系统能够分析用户的历史行为数据为用户推荐可能感兴趣的电影提供个性化推荐服务。 电影信息展示系统展示丰富的电影信息包括电影名称、海报、简介、评分等帮助用户了解电影内容。 爬虫数据更新通过爬虫技术系统可以定期从各种数据源获取最新的电影信息确保电影库的更新和完整性。 可视化后台系统提供可视化后台管理界面管理员可以通过后台对推荐算法进行调整和管理查看推荐结果监控系统运行情况等。 响应式设计使用Bootstrap实现响应式设计确保系统在不同设备上都能有良好的展示效果。 个人化设置用户可以设置个性化的偏好和关注的电影类型系统会根据这些设置进行推荐。
这些功能共同构建了一个功能完善的电影推荐系统旨在提供用户友好的界面和个性化的推荐体验同时为管理员提供方便的管理工具以优化推荐算法和提升系统效率。
技术栈
Django
MySQL
Bootstrap
echarts
基于用户的协同过滤算法
主要代码
class ItemBasedCF:# 初始化参数def __init__(self):# 找到相似的20部电影为目标用户推荐10部电影self.n_sim_movie 100self.n_rec_movie 15# 用户相似度矩阵self.movie_sim_matrix defaultdict(lambda: defaultdict(float))# 物品共现矩阵self.cooccur defaultdict(lambda: defaultdict(int))self.movie_popular defaultdict(int)self.movie_count 0print(Similar user number %d % self.n_sim_movie)print(Recommended user number %d % self.n_rec_movie)self.calc_movie_sim()# 计算电影之间的相似度def calc_movie_sim(self):model_path item_rec.pkl# 已有的话就不重新计算# try:# 重新计算# except FileNotFoundError:users User.objects.all()for user in users:movies Rate.objects.filter(useruser).values_list(movie_id, flatTrue)for movie in movies:self.movie_popular[movie] 1self.movie_count len(self.movie_popular)print(Total user number %d % self.movie_count)for user in users:movies Rate.objects.filter(useruser).values_list(movie_id, flatTrue)for m1 in movies:for m2 in movies:if m1 m2:continueself.cooccur[m1][m2] 1# self.movie_sim_matrix[m1][m2] 1print(Build co-rated users matrix success!)# 计算电影之间的相似性print(Calculating user similarity matrix ...)for m1, related_movies in self.cooccur.items():for m2, count in related_movies.items():# 注意0向量的处理即某电影的用户数为0if self.movie_popular[m1] 0 or self.movie_popular[m2] 0:self.movie_sim_matrix[m1][m2] 0else:# 根据公式计算w[i][j]self.movie_sim_matrix[m1][m2] count / sqrt(self.movie_popular[m1] * self.movie_popular[m2])print(Calculate user similarity matrix success!)# 保存模型with open(model_path, wb)as opener:pickle.dump(dict(self.movie_sim_matrix), opener)print(保存模型成功!)
运行效果
