毕业设计：python小说推荐系统+协同过滤算法+Django框架（附源码+文档）✅

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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

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1、项目介绍

Django框架、双推荐算法（基于用户+基于物品）、书架、评论收藏、小说阅读、MySQL数据库、后台管理

系统的推荐功能主要通过双推荐算法实现。基于用户的推荐算法根据用户的历史阅读行为和偏好，推荐与其相似的用户喜欢的小说。基于物品的推荐算法则根据小说的内容、标签等信息，推荐与用户喜好相符的小说。

2、项目界面

（1）系统首页

（2）小说分类浏览

（3）根据小说推荐

（4）小说数据详情

（5）小说浏览阅读

（6）阅读记录

（7）后台数据管理

3、项目说明

小说推荐系统是基于Django框架开发的一个应用，它利用双推荐算法（基于用户和基于物品）来为用户推荐适合他们阅读的小说。

该系统具有以下主要功能：

1. 书架：用户可以将自己喜欢的小说添加到书架中，方便随时阅读。
2. 评论收藏：用户可以对阅读过的小说进行评论，并将喜欢的评论收藏起来。
3. 小说阅读：用户可以在线阅读小说，并根据个人喜好自定义阅读界面。
4. MySQL数据库：系统使用MySQL数据库来存储用户的书架、评论、收藏等信息。
5. 后台管理：管理员可以通过后台管理界面对用户、小说等进行管理和维护。

系统的推荐功能主要通过双推荐算法实现。基于用户的推荐算法根据用户的历史阅读行为和偏好，推荐与其相似的用户喜欢的小说。基于物品的推荐算法则根据小说的内容、标签等信息，推荐与用户喜好相符的小说。

通过这些功能和算法，小说推荐系统可以为用户提供个性化的阅读推荐，提高用户的阅读体验和满意度。

4、核心代码

#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8-*-

import math
import pdb
#基于小说物品推荐
class ItemBasedCF:
    def __init__(self):
        self.readData()
        # print(self.train)
        
    def readData(self):
        from connect_mysql import ConnectMysql# root 后面 修改自己的密码
        con = ConnectMysql('localhost', 3306, 'root', '123456', 'novel_recommend')
        # 查询
        # 收藏
        sql = 'SELECT  * FROM Collections;'
        shoucang = con.query(sql, None)
        # 阅读
        sql = 'SELECT  * FROM ReadNovel;'
        read = con.query(sql, None)
        # 评论CommentModels
        sql = 'SELECT  * FROM CommentModels;'
        comment = con.query(sql, None)
        ##############################
        # 开始统计用户评分id表
        # 收藏5  阅读 3  评论（1多个） 比例

        # 统计用户id
        user_item = {}
        for i in shoucang:  # 3 2
            if str(i[3]) not in user_item.keys():
                user_item[str(i[3])] = {}
                user_item[str(i[3])][str(i[2])] = 5
            else:
                user_item[str(i[3])][str(i[2])] = user_item[str(i[3])].get(str(i[2]), 0) + 5

        for i in read:  # 1  2
            if str(i[1]) not in user_item.keys():
                user_item[str(i[1])] = {}
                user_item[str(i[1])][str(i[2])] = 3
            else:
                user_item[str(i[1])][str(i[2])] = user_item[str(i[1])].get(str(i[2]), 0) + 3
        for i in comment:
            if str(i[1]) not in user_item.keys():
                user_item[str(i[1])] = {}
                user_item[str(i[1])][str(i[2])] = 1
            else:
                user_item[str(i[1])][str(i[2])] = user_item[str(i[1])].get(str(i[2]), 0) + 1

        self.train = user_item

    def ItemSimilarity(self):
        #建立物品-物品的共现矩阵
        cooccur = dict()  #物品-物品的共现矩阵
        buy = dict()  #物品被多少个不同用户购买N
        for user,items in self.train.items():
            for i in items.keys():
                buy.setdefault(i,0)
                buy[i] += 1
                cooccur.setdefault(i,{})
                for j in items.keys():
                    if i == j : continue
                    cooccur[i].setdefault(j,0)
                    cooccur[i][j] += 1
        #计算相似度矩阵
        self.similar = dict()
        for i,related_items in cooccur.items():
            self.similar.setdefault(i,{})
            for j,cij in related_items.items():
                self.similar[i][j] = cij / (math.sqrt(buy[i] * buy[j]))
        return self.similar

    #给用户user推荐，前K个相关用户，前N个物品
    def Recommend(self,user,K=10,N=10):
        rank = dict()
        action_item = self.train[user]     
        #用户user产生过行为的item和评分
        for item,score in action_item.items():
            sortedItems = sorted(self.similar[item].items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[0:K]
            for j,wj in sortedItems:
                if j in action_item.keys():
                    continue
                rank.setdefault(j,0)
                rank[j] += score * wj
        return dict(sorted(rank.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[0:N])
    
#声明一个ItemBasedCF的对象    
# item = ItemBasedCF()
# item.ItemSimilarity()
# recommedDict = item.Recommend("3")#参数为用户id
# for k,v in recommedDict.items():
#     print(k,"\t",v)

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5、源码获取方式

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