基于Python Django和MySQL的电影推荐系统开发框架（结合协同过滤算法进行用户和物品推荐）

简介：
本项目构建于Python Django与MySQL之上，集成了协同过滤算法，旨在高效地为用户提供个性化的电影推荐服务。 电影推荐系统开发框架：vs2019 + python + django + mysql 数据库：mysql 电影信息数据来源从csv获取（也可以自行爬取数据或通过管理员后台上传），系统核心是推荐算法的实现，建议采用网络爬虫来采集数据。 角色介绍： - 管理员 - 普通用户 模块介绍： 1. **普通用户注册登录模块** 2. **首页模块**：显示最新的电影信息（从csv文件中的爬取的数据获取），排序规则包括热度、收藏数量和评分。调用基于用户的协同推荐算法来推荐相关电影。 3. **标签模块**：根据电影分类展示最近的电影信息，并使用用户CF推荐算法进行个性化推荐。 4. **个人信息模块**：显示个人资料，以及我的收藏列表、评论记录和个人评分情况。 技术核心： - 基于用户CF（协同过滤）推荐模块 - 基于物品CF（协同过滤）推荐模块 推荐算法会根据id1和id2用户的评价历史或点赞行为计算相似度，并以此作为个性化电影推荐的依据。该系统中的协同过滤方法分为两类：启发式推荐以及基于模型的方法，以确保为用户提供精准个性化的观影建议。