毕业设计-基于Django的电影推荐系统和论坛，采用协同过滤及als算法.zip下载

weixin_39822095 2023-09-19 08:31:49

毕业设计--基于Django的电影推荐系统和论坛，采用协同过滤及als算法本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，内容都是经过专业老师审定过的，能够满足基本的学习、使用和参考需求，如果有需要的话可以放心下载使用。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_35831906/88279703?utm_source=bbsseo

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毕业设计--基于Django的电影推荐系统和论坛，采用协同过滤及als算法.zip

毕业设计--基于Django的电影推荐系统和论坛，采用协同过滤及als算法本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的，下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目源码系统完整，内容都是经过专业老师审定过的，能够满足基本的学习、使用和参考需求，如果有需要的话可以放心下载使用。

【项目资源说明】【1】该项目由团队近期开发，代码完整，资料齐全，含设计文档等【2】上传的项目源码经过严格测试，功能完善且稳定运行，易复现【3】本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的高校学生、教师、科研工作者、行业从业者下载使用，可借鉴学习，也可直接作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，也适合小白学习进阶，遇到问题不懂就问，欢迎交流。【4】如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。【5】小白不懂配置和运行，可远程指导及技术支持欢迎下载学习，共同探讨与交流！

【项目说明】项目背景：本项目由专业团队最新开发，包含完整代码及详尽资料（如设计文档）。源码质量：源码经过全面测试，功能完备且运行稳定，易于复现。适用人群：适合计算机相关领域（AI、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的学生、教师、科研人员及从业者。无论是毕业设计、课程设计、作业提交，还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进阶学习。功能拓展：具备一定基础的用户，可在源码基础上进行修改，实现更多功能，直接应用于毕业设计、课程设计等。技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们提供远程指导和技术支持。欢迎下载学习，期待与您共同探讨与交流！

【项目介绍】该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，或者实际项目借鉴参考！当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。说明 1. 新手建议结合pycharm使用，https://www.jetbrains.com/pycharm/，下载专业版试用30天。 2. 注册普通用户通过web界面来设置，创建创建用户通过creeatsuperuser创建。下文有详细命令 3. 导入电影信息通过insert_movies_script.py来操作 (会删除已有的所有信息!) 4. 前端展示浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点: 最热电影，火爆排行...之类的。每种有10条。我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推荐。两种推荐思路下文有介绍系统采用的技术前端: bootstrap3 css 框架后端: django 2.2.1 + sqlite3数据库 (MVC框架) 数据: python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据，保存到本地csv文件中主要功能: 录入图书信息，用户打分，电影标签分类，电影推荐，电影分享，电影收藏，后台管理系统。整体采用MVC架构，前端页面通过django template模板来实现，实现了模板的复用功能。同时前端页面的组织结构较为清晰。推荐算法思路通过协调过滤计算和其他用户的距离，然后进行筛选。如果用户数量不足，推荐数目不够15条，就会自动从所有未打分的电影中按照浏览数降序选一部分填充进去。基于用户的推荐 1. 用户需要给电影打分。通过用户已打分的部分来计算相似度,如果用户未打分，或者没有其他用户，则按照浏览数降序返回。 2. 通过pearson算法来计算用户之间的距离，找到距离最近的N个用户。将这些用户中已打分的电影(且要推荐的用户未看过的部分)返回。基于item的推荐 1. 计算物品相似度矩阵: https://www.jianshu.com/p/27b1c035b693 2. 遍历当前用户已打分的item，计算和未打分的item的相似距离。 3. 对相似距离进行排序返回主要实现的功能 1. 登录注册页面 2. 基于协同过滤的电影的分类，排序，搜索，打分，排序功能。 3. 基于协同过滤的周推荐和月推荐 4. 观影分享会等活动功能，用户报名功能 (需要额外添加) 5. 发帖留言论坛功能 (要额外添加) 6. 基于spark的ALS算法 (要额外添加) 7. Mysql适配 8. movielens数据集适配 fixed 1. 首页导航栏链接错误 2. 首页面为空 3. 登录注册页面 4. 推荐跳转登录 5. 周推荐用户没有评分时随机推荐 6. 按照收藏数量排序 7. 重新设计了 action 和UserAction model，拆分出了UserAction 电影模型 1. 浏览量每次刷新页面的浏览数 2. 收藏量 user manytomany field 每个用户收藏一次 3. 评分 rate 每个用户评分一次 4. 在电影下面的评论加点赞功能安装运行方法安装依赖 1. 将项目导入pycharm, 在pycharm配置python解释器，3.7及以下都可以。可以通过conda或者其他的虚拟环境来安装 2. 打开终端输入pip install -r requirements.txt 若提示无pip。去下载get-pip.py 运行python get-pip.py 3. 在pip安装过程中如果报错C++ 14依赖问题。则安装c++依赖工具。找不到找我要。如果安装速度过慢，请更换国内镜像https://blog.csdn.net/chenghuikai/article/details/55258957 4. 安装成功后，进入运行阶段运行 1. 运行服务器: python manage.py runserver 2. 如果无数据，运行项目根目录下的数据迁移脚本 populate开头。 3. python manage.py createsuperuser 创建超级管理员, (密码输入时终端暂时看不到) 4. 进入后台: 127.0.0.1:8000/admin

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