Python基于Django和协同过滤算法实现电影推荐系统功能丰富版

说明 :这是一个系统实战项目,如需项目代码可以直接到文章最后关注获取。

项目背景

随着互联网的普及和数字娱乐内容的爆发式增长,用户在海量的电影资源中找到自己感兴趣的影片变得愈发困难。为了提升用户体验并增加用户粘性,我们决定开发一个基于Django框架和协同过滤算法的电影推荐系统。该系统不仅能够提供个性化的电影推荐,还能通过用户互动进一步优化推荐结果。

前端:采用Bootstrap 3作为CSS框架,结合JavaScript和jQuery实现动态交互效果。Bootstrap提供了丰富的组件库,能够快速构建响应式的用户界面,而JavaScript和jQuery则用于处理页面上的各种交互逻辑,确保用户体验流畅。

后端:使用Django 2.2.1作为主要的Web框架,搭配Django REST Framework实现API接口。Django以其强大的ORM(对象关系映射)、安全机制及高效的开发效率著称,非常适合快速构建复杂的Web应用。Django REST Framework则为系统提供了灵活且强大的RESTful API支持,便于前后端分离开发。

算法:采用协同过滤算法实现推荐逻辑。协同过滤是一种基于群体智慧的方法,它通过分析用户之间的相似性来预测某个用户可能感兴趣的物品。我们将基于用户的历史评分数据,计算用户之间的相似度,并据此生成个性化的推荐列表。

运行环境

|------------|----------------------------|
| 编号 | 名称 |
| 1 | Python3.7 |
| 2 | Django==2.2.10 |
| 3 | db.sqlite3 |
| 4 | django-simpleui==2.1 |
| 5 | djangorestframework==3.9.1 |
| 6 | beautifulsoup4==4.9.3 |
| 7 | bs4==0.0.1 |

命令行执行:

python manage.py runserver 启动开发服务器

系统功能视频演示

Python基于Django和协同过滤算法实现电影推荐系统功能丰富版

系统功能介绍

电影展示,标签分类,详情介绍,电影搜索;用户的登录,注册,修改信息;用户对电影的打分,收藏,评论;基于user和Item的协同过滤推荐算法;后台管理系统。

前台系统功能介绍:

推荐系统后台管理:

项目获取

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