图书推荐管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

简介: 图书推荐管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

一、介绍

图书管理与推荐系统。使用Python作为主要开发语言。前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面结构,后端采用Django作为逻辑处理,通过Ajax等技术实现数据交互通信。在图书推荐方面使用经典的协同过滤算法作为推荐算法模块。主要功能有:

  • 角色分为普通用户和管理员
  • 普通用户可注册、登录、查看图书、发布评论、收藏图书、对图书评分、借阅图书、归还图书、查看个人借阅、个人收藏、猜你喜欢(针对当前用户个性化推荐图书)
  • 管理员可以管理图书以及用户信息

    二、部分效果展示图片

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三、演示视频 and 代码 and 介绍

视频+代码+介绍:yuque.com/ziwu/yygu3z/kpq3wsbzgif4vkpi

四、协同过滤算法

协同过滤(Collaborative Filtering, CF)是推荐系统中的一种常用方法。它基于一个简单的假设:过去喜欢相似物品的用户在未来也可能喜欢相似的物品。
协同过滤的特点:

  1. 个性化推荐:它可以为每个用户提供个性化的推荐,因为它是基于用户的历史行为来做推荐的。
  2. 无需物品内容:CF方法不需要对物品的内容进行分析,只需要用户的交互数据。
  3. 冷启动问题:协同过滤受到所谓的“冷启动”问题的困扰,即新用户或新物品缺乏足够的交互数据来做出准确的推荐。

下面是一个简单的基于用户的协同过滤的Python示例代码:

from scipy.spatial.distance import cosine

# 模拟用户评分数据
user_ratings = {
   
   
    'Alice': {
   
   'Item1': 5, 'Item2': 3, 'Item3': 4},
    'Bob': {
   
   'Item1': 3, 'Item2': 1, 'Item3': 2},
    'Charlie': {
   
   'Item1': 4, 'Item2': 2, 'Item3': 5}
}

def compute_similarity(user1, user2):
    """计算两个用户之间的相似度,使用余弦相似度"""
    common_ratings = set(user1.keys()) & set(user2.keys())
    if not common_ratings:
        return 0

    # 提取两个用户的评分向量
    vec1 = [user1[item] for item in common_ratings]
    vec2 = [user2[item] for item in common_ratings]

    return 1 - cosine(vec1, vec2)

def get_recommendations(target_user, user_ratings):
    """为目标用户推荐物品"""
    total_scores = {
   
   }
    total_similarity = {
   
   }

    # 遍历每一个用户
    for user, ratings in user_ratings.items():
        if user == target_user:
            continue

        # 计算相似度
        similarity = compute_similarity(user_ratings[target_user], ratings)

        for item, score in ratings.items():
            if item not in user_ratings[target_user]:
                total_scores.setdefault(item, 0)
                total_scores[item] += score * similarity

                total_similarity.setdefault(item, 0)
                total_similarity[item] += similarity

    # 计算加权平均得分
    rankings = [(item, total_scores[item] / total_similarity[item]) 
                for item in total_scores]

    # 返回排序后的推荐列表
    return sorted(rankings, key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 为Alice推荐物品
print(get_recommendations('Alice', user_ratings))

代码注释:

  • 首先,我们模拟了三个用户的评分数据。
  • compute_similarity 函数计算两个用户之间的相似度,这里我们使用余弦相似度。
  • get_recommendations 函数为目标用户推荐物品。它考虑了与目标用户相似的用户对物品的评分,并使用加权平均的方式来计算推荐分数。

这只是协同过滤的一个简单示例,实际应用中还需要考虑许多其他因素和优化手段。

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