代码编织梦想

 python 各种推荐算法 电影推荐 音乐推荐 图书推荐 酒店推荐 商品推荐 购物推荐 服装推荐 汽车推荐

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一、系统功能模块
(1)前台用户包含:注册、登录、注销、浏览音乐、搜索音乐、信息修改、密码修改、兴趣喜好标签、音乐
评分、音乐收藏、音乐评论、热点推荐、个性化推荐音乐等功能;
(2)后台管理员包含:用户管理、音乐管理、音乐类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、兴趣喜好标
签管理、权限管理等。
(3)音乐数据来源:爬取音乐网站数据抓取。

功能截图如下:

 

 

 

 

 

 

二、开发工具及技术 
Python3.6.8,Django3,mysql8,navicat数据库管理工具,html页面,javascript脚本,jquery脚本,bootstrap前端框架,layer弹窗组件、webuploader文件上传组件等。


二、项目功能
前台首页地址:http://127.0.0.1:8000/
后台首页地址:http://127.0.0.1:8000/admin
管理员账号:admin    管理员密码:123456

三、设计思路
    无论是否登录,在前台首页展示热点推荐(根据音乐被收藏数量降序推荐);当登录用户后,在前台首页展示个性化推荐,基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法,根据评分数据,如果没有推荐果进行喜好标签推荐(随机查找喜好标签下的音乐)。
先进行需求分析,得出需要实现的功能,再进行数据库表的设计,数据表通过主外建实现关联关系然后是页面设计,页面设计使用bootstrap样式接着是系统代码的开发,基础功能实现后是进行基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法共计2种算法实现。


四、技术说明
       开发框架使用经典的django框架,这也是python web开发的主流框架,采用了MTV的框架模式,即模型M,视图V和模版T,通过pycharm创建一个新的django框架项目,pycharm会生成django的基本配置,直接运行后就可以在浏览器访问django默认首页,只是在生成的框架中添加自定义模块功能。其中,django框架工作流程:
(1)用manage .py runserver 启动Django服务器时就载入了在同一目录下的settings.py。
该文件包含了项目中的配置信息,如前面讲的URLConf等,
其中最重要的配置就是ROOT_URLCONF,
它告诉Django哪个Python模块应该用作本站的URLConf,
默认的是urls.py
(2)当访问url的时候,Django会根据ROOT_URLCONF的设置来装载URLConf。
(3)再按顺序逐个匹配URLConf里的URLpatterns。
如果找到则会调用相关联的视图函数,并把HttpRequest对象作为第一个参数(通常是request)
(4)最后该view函数负责返回一个HttpResponse对象。
 

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朴素贝叶斯分类器是数据挖掘领域中的一种经典方法,而所谓朴素贝叶斯协同过滤(Naive Bayes Collaborative Filtering),无非是将推荐系统中的评分预测问题转化成一个分类问题。不过,在推荐系统中,借助贝叶斯分类实现协同过滤需要做以下两点考虑:用户对项(例如商品、电影)的评分必须是一些具有代表性的数字(即定序数据如1~5分)或者评

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摘 要 随着网络化速度的不断加快,庞大的信息量让人们难以快速准确地获取自身需要的信息。如何从多种多样的电影中获取自己感兴趣的部分,是值得关注的问题。推荐技术是运用普遍的信息过滤技术,它可以从大量的数据中过滤出用户感兴趣的信息,实现个性化推荐的功能。文中首先简述了推荐系统,然后分析了协同过滤算法,最后使用改进的余弦相似度完成系统算法设计。本系统使用Pytho

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代码采用基于用户的协同过滤算法,也就是根据用户喜好来确定与当前用户最相似的用户,然后再根据最相似用户的喜好为当前用户进行推荐。 代码采用字典来存放数据,格式为{用户1:{电影名称1:打分1, 电影名称2:打分2,...}, 用户2:{...}}。 本文关键代码是调用Python内置函数min()和max()的两行。为防止看错行,直接贴上代码截图:

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本文主要介绍基于物品的协同过滤算法实现。 用于找到相似的20部电影 为目标用户推荐10部。 数据收集 用到的movielens数据集,下载地址:movielens数据集。各种数据大小的都有,我下载的是ml-latest-