1.Python和Django的站源站实基于协同过滤算法的电影推荐系统源码及使用手册

Python和Django的基于协同过滤算法的电影推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，码d码这是例源基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的站源站实是基于项目的协同过滤。

       以下是码d码组卷源码系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的例源网址导航整站源码评分数据，存储在Myrating模型中，站源站实包含用户ID、码d码**ID和评分。例源使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。站源站实

       2. 构建评分矩阵：使用用户的码d码评分数据构建评分矩阵，行代表用户，例源列代表**，站源站实nodejs网络爬虫源码矩阵中的码d码元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的例源相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。

       4. 处理新用户：对于新用户，mui项目实例源码推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的跑车俱乐部网站源码评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。