制作网站源码,小程序商城货源怎么找,介绍自己做衣服的网站,内江市建设培训中心网站博主介绍#xff1a;✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ #x1f345;想要获取完整文章或者源码#xff0c;或者代做#xff0c;拉到文章底部即可与…博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈以Python为核心开发语言基于Django框架搭建后端架构适配MySQL/SQLite双数据库存储数据整合协同过滤推荐算法、requests爬虫技术前端采用bootstrap3、js、jquery构建界面辅以django-rest-framework拓展接口能力。功能模块数据采集电影信息展示与管理用户交互登录、注册、评分、收藏等电影推荐后台数据管理项目介绍本电影推荐系统采用分层模型设计思路前端依托bootstrap3、js、jquery完成页面交互与展示后端基于PythonDjango框架搭建核心架构以协同过滤推荐算法为核心推荐引擎。系统通过requests爬虫抓取豆瓣3000条电影数据并存储至数据库支持电影多维度展示、分类排序与搜索功能用户可完成登录、注册、评分、收藏等操作后台可统一管理各类数据。针对推荐冷启动问题优化算法逻辑能依据用户行为精准推荐电影推荐准确率约75%完整实现了预设的核心功能。2、项目界面1电影信息详情页面展示电影的名称、海报、导演、主演等基础信息及剧情介绍支持用户对电影进行评分、收藏还设有 “前往观看”“点击收藏” 等操作按钮同时呈现基于物品和用户的电影推荐内容右侧还有最近更新的电影列表。2系统首页电影信息排序支持按电影标签筛选及热度排序展示电影列表呈现电影海报、名称与上映时间等信息同时设有最近更新的电影列表区域还提供基于用户的电影推荐板块及 “换一批” 功能辅助用户快速浏览不同分类的电影内容。3我的收藏电影展示用户收藏的电影列表呈现电影名、导演、对应标签等信息同时页面右侧设有最近更新的电影列表及基于用户的电影推荐板块还支持 “换一批” 推荐功能方便用户管理收藏内容与获取新推荐。4后台数据管理提供快捷操作入口可对偏好、前台用户、标签、电影、评分信息等内容进行管理还能处理权限、用户组相关设置同时展示最近操作记录辅助管理员统一管控系统内的各类数据与功能模块。5电影信息管理支持通过电影名称、导演、上映日期等条件搜索电影可对电影信息执行增加、删除操作同时展示电影的封面、名称、导演、国家、上映日期等详情内容辅助管理员管理系统内的电影数据。6数据采集页面通过 Python 脚本配置请求头与目标 URL设置多页链接范围后启动爬虫抓取电影相关数据过程中会显示数据抓取状态及电影信息同时将采集到的内容同步记录为系统提供数据支撑。3、项目说明一、技术栈本项目以Python为核心开发语言基于Django框架搭建后端架构适配MySQL/SQLite双数据库实现数据存储整合协同过滤推荐算法、requests爬虫技术完成核心业务支撑前端采用bootstrap3、js、jquery构建交互界面辅以django-rest-framework拓展接口能力。二、功能模块详细介绍数据采集通过Python脚本配置请求头与目标URL设置多页链接范围后启动爬虫抓取电影数据采集过程中展示抓取状态及电影信息同步记录采集内容为系统提供充足的电影数据支撑。电影信息展示与管理前台支持按标签筛选、热度排序展示电影列表呈现海报、名称、上映时间等信息后台可通过名称、导演、上映日期等条件搜索电影执行电影信息的增删操作管理电影封面、导演、国家等详情。用户交互登录、注册、评分、收藏等用户可完成登录、注册操作在电影详情页对影片评分、收藏还能查看收藏电影列表系统同步提供“换一批”推荐功能丰富用户交互体验。电影推荐在首页、电影详情页、收藏页面均设置推荐板块基于物品和用户维度生成推荐内容针对冷启动问题优化算法逻辑能依据用户行为精准推荐电影推荐准确率约75%。后台数据管理提供偏好、前台用户、标签、评分信息等快捷管理入口可处理权限、用户组设置展示最近操作记录实现系统内各类数据与功能模块的统一管控。三、项目总结本电影推荐系统采用分层模型设计基于PythonDjango构建前后端架构整合多类技术实现完整的电影推荐体系。系统通过requests爬虫抓取豆瓣3000条电影数据依托协同过滤算法并优化冷启动逻辑实现约75%准确率的个性化推荐前台支持电影多维度展示、用户评分收藏等交互后台可全面管控电影数据与用户信息。系统兼顾用户体验与管理效率完整实现预设核心功能为用户提供精准的电影推荐服务也为管理员提供便捷的数据管理能力。4、核心代码# -*-coding:utf-8-*-importos os.environ[DJANGO_SETTINGS_MODULE]movie.settingsimportdjango django.setup()frommovie.modelsimport*frommathimportsqrt,powimportoperatorfromdjango.db.modelsimportSubquery,Q,Count# from django.shortcuts import render,render_to_responseclassUserCf:# 获得初始化数据def__init__(self,all_user):self.all_userall_user# 通过用户名获得列表仅调试使用defgetItems(self,username1,username2):returnself.all_user[username1],self.all_user[username2]# 计算两个用户的皮尔逊相关系数defpearson(self,user1,user2):# 数据格式为物品id浏览sum_xy0.0# user1,user2 每项打分的的累加n0# 公共浏览次数sum_x0.0# user1 的打分总和sum_y0.0# user2 的打分总和sumX20.0# user1每项打分平方的累加sumY20.0# user2每项打分平方的累加formovie1,score1inuser1.items():ifmovie1inuser2.keys():# 计算公共的浏览次数n1sum_xyscore1*user2[movie1]sum_xscore1 sum_yuser2[movie1]sumX2pow(score1,2)sumY2pow(user2[movie1],2)ifn0:# print(p氏距离为0)return0moleculesum_xy-(sum_x*sum_y)/n# 分子denominatorsqrt((sumX2-pow(sum_x,2)/n)*(sumY2-pow(sum_y,2)/n))# 分母ifdenominator0:return0rmolecule/denominatorreturnr# 计算与当前用户的距离获得最临近的用户defnearest_user(self,current_user,n1):distances{}# 用户相似度# 遍历整个数据集foruser,rate_setinself.all_user.items():# 非当前的用户ifuser!current_user:distanceself.pearson(self.all_user[current_user],self.all_user[user])# 计算两个用户的相似度distances[user]distance closest_distancesorted(distances.items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)# 最相似的N个用户print(closest user:,closest_distance[:n])returnclosest_distance[:n]# 给用户推荐电影defrecommend(self,username,n3):recommend{}nearest_userself.nearest_user(username,n)foruser,scoreindict(nearest_user).items():# 最相近的n个用户formovies,scoresinself.all_user[user].items():# 推荐的用户的电影列表ifmoviesnotinself.all_user[username].keys():# 当前username没有看过ifmoviesnotinrecommend.keys():# 添加到推荐列表中recommend[movies]scores*score# 对推荐的结果按照电影# 浏览次数排序returnsorted(recommend.items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)# 基于用户的推荐defrecommend_by_user_id(user_id):user_preferUserTagPrefer.objects.filter(user_iduser_id).order_by(-score).values_list(tag_id,flatTrue)current_userUser.objects.get(iduser_id)# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签选过的话就从标签中找# 没有的话就按照浏览度推荐15个ifcurrent_user.rate_set.count()0:iflen(user_prefer)!0:movie_listMovie.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:movie_listMovie.objects.order_by(-num)[:15]returnmovie_list# 选取评分最多的10个用户users_rateRate.objects.values(user).annotate(mark_numCount(user)).order_by(-mark_num)user_ids[user_rate[user]foruser_rateinusers_rate]user_ids.append(user_id)usersUser.objects.filter(id__inuser_ids)#users 为评分最多的10个用户all_user{}foruserinusers:ratesuser.rate_set.all()#查出10名用户的数据rate{}# 用户有给电影打分 在rate和all_user中进行设置ifrates:foriinrates:rate.setdefault(str(i.movie.id),i.mark)#填充电影数据all_user.setdefault(user.username,rate)else:# 用户没有为电影打过分设为0all_user.setdefault(user.username,{})user_cfUserCf(all_userall_user)recommend_list[each[0]foreachinuser_cf.recommend(current_user.username,15)]movie_listlist(Movie.objects.filter(id__inrecommend_list).order_by(-num)[:15])other_length15-len(movie_list)ifother_length0:fix_listMovie.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id)).order_by(-collect)forfixinfix_list:iffixnotinmovie_list:movie_list.append(fix)iflen(movie_list)15:breakreturnmovie_list# 计算相似度defsimilarity(movie1_id,movie2_id):movie1_setRate.objects.filter(movie_idmovie1_id)# movie1的打分用户数movie1_summovie1_set.count()# movie_2的打分用户数movie2_sumRate.objects.filter(movie_idmovie2_id).count()# 两者的交集commonRate.objects.filter(user_id__inSubquery(movie1_set.values(user_id)),moviemovie2_id).values(user_id).count()# 没有人给当前电影打分ifmovie1_sum0ormovie2_sum0:return0similar_valuecommon/sqrt(movie1_sum*movie2_sum)#余弦计算相似度returnsimilar_value#基于物品defrecommend_by_item_id(user_id,k15):# 前三的tag用户评分前三的电影user_preferUserTagPrefer.objects.filter(user_iduser_id).order_by(-score).values_list(tag_id,flatTrue)user_preferlist(user_prefer)[:3]current_userUser.objects.get(iduser_id)# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签选过的话就从标签中找# 没有的话就按照浏览度推荐15个ifcurrent_user.rate_set.count()0:iflen(user_prefer)!0:movie_listMovie.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:movie_listMovie.objects.order_by(-num)[:15]print(from here)returnmovie_list# most_tags Tags.objects.annotate(tags_sumCount(name)).order_by(-tags_sum).filter(movie__rate__user_iduser_id).order_by(-tags_sum)# 选用户最喜欢的标签中的电影用户没看过的30部对这30部电影计算距离最近un_watchedMovie.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id),tags__inuser_prefer).order_by(?)[:30]# 看过的电影watchedRate.objects.filter(user_iduser_id).values_list(movie_id,mark)distances[]names[]# 在未看过的电影中找到forun_watched_movieinun_watched:forwatched_movieinwatched:ifun_watched_movienotinnames:names.append(un_watched_movie)distances.append((similarity(un_watched_movie.id,watched_movie[0])*watched_movie[1],un_watched_movie))#加入相似的电影distances.sort(keylambdax:x[0],reverseTrue)print(this is distances,distances[:15])recommend_list[]formark,movieindistances:iflen(recommend_list)k:breakifmovienotinrecommend_list:recommend_list.append(movie)# print(this is recommend list, recommend_list)# 如果得不到有效数量的推荐 按照未看过的电影中的热度进行填充print(recommend list,recommend_list)returnrecommend_listif__name____main__:similarity(2003,2008)recommend_by_item_id(1)5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看【用户名】、【专栏名称】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式