毕业设计：使用Python、Django和协同过滤算法构建的电影推荐网站，附带完整Python源码及数据库脚本

简介：
这是一个基于Python和Django框架开发的电影推荐系统项目，采用协同过滤算法实现个性化推荐功能，并提供了完整的源代码与数据库脚本。 毕业设计：基于Python+Django的电影推荐视频网站开发 本项目使用了Python编程语言、Django框架及协同过滤算法来构建一个电影推荐系统，并附有完整的源代码以及数据库脚本。 该系统涵盖了用户界面展示、评分功能模块，个性化电影推荐引擎和后端数据库设计。其中，推荐算法的设计与实现是整个项目的重点。我们利用Grouplens项目组提供的ml-latest-small数据集进行研究开发，此数据集中包含了671位用户对超过9000部影片的约十万条评分记录。 在处理该数据集时，我们将所有文件筛选重组并导入到事先建立好的MySQL数据库中。随后将整个数据集划分为训练用和测试用两部分，在训练集合上应用推荐算法生成个性化电影列表，并利用测试集评估算法性能，至少包括准确率与召回率两个指标。 协同过滤作为最知名且广泛应用的推荐技术之一，项目选择了两种不同类型的协同过滤方法来实现不同的推荐结果：一种是基于用户偏好的协同过滤策略；另一种则是基于物品相似度的推荐机制。这样设计可以让使用者根据个人偏好选择最适合自己的电影建议方案。