1.Python和Django的旅游旅游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，源码这是推荐基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的系统是基于项目的协同过滤。

       以下是旅游旅游游戏门户网站整站源码下载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源码注入代码实现源码评分数据，存储在Myrating模型中，推荐包含用户ID、系统**ID和评分。旅游旅游使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。源码

       2. 构建评分矩阵：使用用户的推荐评分数据构建评分矩阵，行代表用户，系统列代表**，旅游旅游专家评审系统源码矩阵中的源码元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的推荐相似度矩阵，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，网页制作源码多大推荐一个默认**（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原油指标源码大全评分，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。