1.Python和Django的源码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，解析这是源码基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的解析是基于项目的协同过滤。
以下是源码kettle源码剖析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解析plink源码评分数据，存储在Myrating模型中，源码包含用户ID、解析**ID和评分。源码使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。解析
2. 构建评分矩阵：使用用户的源码评分数据构建评分矩阵，行代表用户，解析列代表**，源码devc源码矩阵中的解析元素表示用户对**的评分。
3. 计算**相似度：计算**之间的源码相似度矩阵，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，postforentity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Motrix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。
