【卖卡盟网站源码】【javaspring源码学习】【CCI源码详解】django源码解析

时间:2024-11-15 00:04:41 来源:自动排班软件 C 源码 分类:时尚

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

django源码解析

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。

       以下是源码卖卡盟网站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解析javaspring源码学习评分数据,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CCI源码详解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,租赁源码php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反码求源码评分,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。