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使用python语言、django开发框架、mysql数据库开发个性化图书推荐系统案例及简单教程 基于用户/物品的协同过滤推荐算法 在线图书推荐系统 个性化推荐 排行榜 相关推荐PersonalizedBookRecWebPy 一、项目简介 1、开发工具和使用技术 Python3及以上版本,Django3.6及以上版本,mysql8,navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具,bootstrap前端框架,bootstrap字体图标,html页面,javascript脚本,jquery脚本,jquery.raty五角星评分组件等。 2、实现功能 前台首页地址:http://127.0.0.1:8000/ 后台首页地址:http://127.0.0.1:8000/admin 管理员账号:admin 管理员密码:admin 前台用户包含:登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索图书、浏览图书、修改信息、密码修改、用户评分、用户收藏、用户评论、用户点赞、浏览历史、排行榜、个性化推荐等功能; 后台管理员包含:图书类型管理、图书管理、用户管理、用户评分管理、用户收藏管理、用户评论管理、用户点赞管理、用户历史管理、管理员管理等。 推荐图书: 游客(用户未登录): 为你推荐:根据图书平均评分进行热门推荐; 猜你喜欢:根据图书点赞数量进行热门推荐。 登录用户: 为你推荐:采用基于用户的协同过滤推荐算法,根据用户评分数据,如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果(冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果),根据图书平均评分进行热门推荐,同时排除登录用户已有评分的图书; 猜你喜欢:采用基于物品的协同过滤推荐算法,根据用户点赞数据,如果基于物品的协同过滤推荐算法没有推荐结果(冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果),根据图书点赞数量进行热门推荐,同时排除登录用户已有点赞的图书。 相关推荐: 查找当前图书类型下收藏量较高的图书,同时不包括当前登录用户收藏过的图书。 排行榜: 人气榜,查询浏览数量较高的图书; 高分榜,查询平均分较高的图书; 收藏榜,查询收藏量较高的图书; 点赞榜,查询点赞量较高的图书。 图书数据来源:爬取豆瓣图书网站
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