【电影管理与推荐系统】Python+Django网页界面+管理系统+协同过滤推荐算法

一、介绍

电影推荐管理系统。本系统使用Python作为主要开发语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术语言框架搭建展示界面，后端采用Django作为功能逻辑处理，并使用Ajax实现前端与和后端的通信。其主要实现功能如下：

• 系统平台分为管理员和用户两个角色
• 用户可以登录、注册、查看电影、发表评价、对电影进行评分、收藏电影、购买影票、查看收藏、个人定单、个人信息编辑、充值、协同过滤算法实现个性化推荐、影票排行柱状图显示等功能模块
• 管理员在后台管理系统中可以对上述的用户和电影所有数据进行管理

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/ldl9pxv1huykemwh

四、协同过滤推荐算法介绍

协同过滤（Collaborative Filtering）是一种推荐系统算法，它基于用户或物品之间的相似性来预测用户可能喜欢的物品。其特点包括：

1. 用户相似性：算法找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的物品。
2. 物品相似性：算法找出与目标物品相似的其他物品，然后推荐这些相似物品给喜欢原物品的用户。
3. 隐式反馈：协同过滤可以利用用户的行为数据（如购买、评分、浏览）来推断用户偏好，而不需要显式的评分数据。
4. 可扩展性：在大规模用户和物品的数据集上，协同过滤算法仍然可以工作，尽管计算复杂度可能较高。
5. 冷启动问题：对于新用户或新物品，由于缺乏足够的数据，协同过滤算法可能无法提供有效的推荐。
6. 稀疏性问题：在大规模数据集中，用户-物品的交互矩阵往往是稀疏的，这可能导致推荐的不准确。

下面是一个简单的协同过滤示例代码，使用Python的Surprise库实现基于用户的协同过滤：

from surprise import Dataset, Reader
from surprise import KNNBasic
from surprise.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep='\t')
data = data.build_full_trainset()

# 训练测试集分割
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)

# 使用基于用户的协同过滤算法
algo = KNNBasic(sim_options={'user_based': True})

# 训练算法
algo.fit(trainset)

# 进行预测
predictions = algo.test(testset)

# 打印预测结果
for uid, iid, true_r, est, _ in predictions:
    print(f'User {uid}, Item {iid}, True Rating: {true_r}, Estimated Rating: {est}')

这段代码首先加载了一个内置的数据集，然后使用Surprise库中的KNNBasic算法实现了基于用户的协同过滤。通过计算用户之间的相似度，算法为测试集中的用户-物品对预测评分。