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Django小说个性化推荐系统双算法（基于用户+物品）评论收藏书架管理协同过滤推荐算法（源码+文档）✅

news 2025/9/30 8:06:33

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1、项目介绍

技术栈：Django框架、双推荐算法（基于用户+基于物品）、书架、评论收藏、小说阅读、MySQL数据库、后台管理
这个项目的研究背景：当前数字阅读市场中，小说资源呈海量增长，但传统阅读平台多依赖简单分类推荐，难以精准匹配用户个性化需求，导致用户常陷入“找书难”的困境。同时，用户的阅读记录、收藏偏好等数据未被有效挖掘利用，推荐内容同质化严重，无法满足用户多样化阅读需求，亟需一套整合智能推荐与便捷阅读功能的系统，解决用户找书效率低、体验不佳的问题。
这个项目的研究意义：该系统基于Django框架构建，通过双推荐算法（基于用户+基于物品）实现精准推荐——既结合用户历史行为匹配相似偏好，又依据小说内容标签推送契合需求的作品，大幅提升推荐精准度。书架、评论收藏、自定义阅读界面等功能满足用户阅读与互动需求，MySQL保障数据安全，后台管理便于系统维护。系统不仅提升用户阅读体验与满意度，还为小说类平台开发提供技术参考，兼具实用价值与示范意义。

2、项目界面

（1）系统首页
在这里插入图片描述

（2）小说分类浏览
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（3）根据小说推荐
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（4）小说数据详情
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（5）小说浏览阅读
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（6）阅读记录
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（7）后台数据管理
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3、项目说明

本小说推荐系统以Django框架为开发核心，依托MySQL数据库实现数据存储，通过双推荐算法（基于用户+基于物品）构建核心推荐能力，同时整合书架、评论收藏、在线阅读及后台管理等功能，形成覆盖用户“找书-阅读-互动-管理”全流程的服务体系，旨在解决传统小说平台推荐精准度低、用户体验不佳的问题。

从用户使用场景来看，系统提供多样化的小说获取方式：用户可通过“小说分类浏览”模块按类型快速定位兴趣内容，也能接收系统的个性化推荐——基于用户的算法会分析用户历史阅读行为，推送与相似用户喜好相符的小说；基于物品的算法则依据小说内容、标签等信息，匹配用户潜在兴趣作品，双重推荐机制大幅提升内容匹配度。找到目标小说后，用户可进入“小说数据详情”页了解完整信息，随后进入“小说浏览阅读”界面在线阅读，并能根据个人偏好自定义阅读界面风格，优化阅读体验；若对小说感兴趣，可添加至“书架”方便后续随时查阅，阅读后还能发表评论或收藏他人优质评论，实现阅读互动。此外，“阅读记录”模块会留存用户阅读轨迹，便于用户回溯过往内容。

从系统管理层面，管理员可通过“后台数据管理”界面，对用户信息、小说资源进行增删改查等维护操作，确保系统数据的准确性与小说资源的时效性；MySQL数据库则稳定存储用户的书架、评论、收藏、阅读记录等数据，保障信息安全不丢失。

整体而言，该系统通过技术与功能的深度融合，既解决了用户在海量小说中精准找书的核心痛点，又通过便捷的阅读与互动功能提升用户粘性，同时为平台运营提供高效的管理工具，具备较强的实际应用价值。

4、核心代码


#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8-*-import math
import pdb
#基于小说物品推荐
class ItemBasedCF:def __init__(self):self.readData()# print(self.train)def readData(self):from connect_mysql import ConnectMysql# root 后面 修改自己的密码con = ConnectMysql('localhost', 3306, 'root', '123456', 'novel_recommend')# 查询# 收藏sql = 'SELECT  * FROM Collections;'shoucang = con.query(sql, None)# 阅读sql = 'SELECT  * FROM ReadNovel;'read = con.query(sql, None)# 评论CommentModelssql = 'SELECT  * FROM CommentModels;'comment = con.query(sql, None)############################### 开始统计用户评分id表# 收藏5  阅读 3  评论（1多个） 比例# 统计用户iduser_item = {}for i in shoucang:  # 3 2if str(i[3]) not in user_item.keys():user_item[str(i[3])] = {}user_item[str(i[3])][str(i[2])] = 5else:user_item[str(i[3])][str(i[2])] = user_item[str(i[3])].get(str(i[2]), 0) + 5for i in read:  # 1  2if str(i[1]) not in user_item.keys():user_item[str(i[1])] = {}user_item[str(i[1])][str(i[2])] = 3else:user_item[str(i[1])][str(i[2])] = user_item[str(i[1])].get(str(i[2]), 0) + 3for i in comment:if str(i[1]) not in user_item.keys():user_item[str(i[1])] = {}user_item[str(i[1])][str(i[2])] = 1else:user_item[str(i[1])][str(i[2])] = user_item[str(i[1])].get(str(i[2]), 0) + 1self.train = user_itemdef ItemSimilarity(self):#建立物品-物品的共现矩阵cooccur = dict()  #物品-物品的共现矩阵buy = dict()  #物品被多少个不同用户购买Nfor user,items in self.train.items():for i in items.keys():buy.setdefault(i,0)buy[i] += 1cooccur.setdefault(i,{})for j in items.keys():if i == j : continuecooccur[i].setdefault(j,0)cooccur[i][j] += 1#计算相似度矩阵self.similar = dict()for i,related_items in cooccur.items():self.similar.setdefault(i,{})for j,cij in related_items.items():self.similar[i][j] = cij / (math.sqrt(buy[i] * buy[j]))return self.similar#给用户user推荐，前K个相关用户，前N个物品def Recommend(self,user,K=10,N=10):rank = dict()action_item = self.train[user]     #用户user产生过行为的item和评分for item,score in action_item.items():sortedItems = sorted(self.similar[item].items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[0:K]for j,wj in sortedItems:if j in action_item.keys():continuerank.setdefault(j,0)rank[j] += score * wjreturn dict(sorted(rank.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[0:N])#声明一个ItemBasedCF的对象    
# item = ItemBasedCF()
# item.ItemSimilarity()
# recommedDict = item.Recommend("3")#参数为用户id
# for k,v in recommedDict.items():
#     print(k,"\t",v)