Python基于Django和协同过滤算法实现电影推荐系统功能丰富版
说明：这是一个系统实战项目，如需项目代码可以直接到文章最后关注获取。
项目背景
随着互联网的普及和数字娱乐内容的爆发式增长，用户在海量的电影资源中找到自己感兴趣的影片变得愈发困难。为了提升用户体验并增加用户粘性，我们决定开发一个基于Django框架和协同过滤算法的电影推荐系统。该系统不仅能够提供个性化的电影推荐，还能通过用户互动进一步优化推荐结果。
前端：采用Bootstrap 3作为CSS框架，结合JavaScript和jQuery实现动态交互效果。Bootstrap提供了丰富的组件库，能够快速构建响应式的用户界面，而JavaScript和jQuery则用于处理页面上的各种交互逻辑，确保用户体验流畅。
后端：使用Django 2.2.1作为主要的Web框架，搭配Django REST Framework实现API接口。Django以其强大的ORM（对象关系映射）、安全机制及高效的开发效率著称，非常适合快速构建复杂的Web应用。Django REST Framework则为系统提供了灵活且强大的RESTful API支持，便于前后端分离开发。
算法：采用协同过滤算法实现推荐逻辑。协同过滤是一种基于群体智慧的方法，它通过分析用户之间的相似性来预测某个用户可能感兴趣的物品。我们将基于用户的历史评分数据，计算用户之间的相似度，并据此生成个性化的推荐列表。
运行环境
| 编号 | 名称 |
| 1 | Python3.7 |
| 2 | Django==2.2.10 |
| 3 | db.sqlite3 |
| 4 | django-simpleui==2.1 |
| 5 | djangorestframework==3.9.1 |
| 6 | beautifulsoup4==4.9.3 |
| 7 | bs4==0.0.1 |
命令行执行:
python manage.py runserver 启动开发服务器
系统功能视频演示
Python基于Django和协同过滤算法实现电影推荐系统功能丰富版
系统功能介绍
电影展示，标签分类，详情介绍，电影搜索；用户的登录，注册，修改信息；用户对电影的打分，收藏，评论；基于user和Item的协同过滤推荐算法；后台管理系统。
前台系统功能介绍：
推荐系统后台管理：
项目获取
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