1、项目介绍技术栈Python语言、MySQL数据库、Django框架、基于用户与基于物品的双重协同过滤推荐算法、Echarts可视化工具、HTML功能模块注册登录模块提供用户账户注册与登录功能保障访问安全与操作权限系统首页模块聚合小说推荐、可视化分析等核心模块入口以热度排序展示小说封面与名称支持搜索与排序切换小说详情页模块展示小说封面、作者、字数、评分、标签、收藏人数及详细介绍提供阅读下载、收藏评分操作入口可视化分析模块通过双轴图表展示小说分类数量与评分分布以词云图呈现作者热度权重用折线图分析上架数量趋势用饼图展示分类占比推荐模块融合基于用户和基于物品的协同过滤算法根据用户阅读历史与偏好生成个性化推荐列表个人信息页面模块展示用户名与邮箱支持查看收藏记录、评论内容、评分记录提供密码账号等资料修改功能后台管理模块以列表形式管理小说ID、名称、作者、评分、描述等信息支持增加删除操作提供用户、评分、评论等数据管控功能项目介绍本系统基于Python与Django框架开发采用MySQL数据库存储小说与用户数据前端通过HTML展示界面结合Echarts实现数据可视化。核心推荐模块融合基于用户和基于物品的双重协同过滤算法通过分析用户评分、收藏、阅读历史等行为数据计算用户相似度与物品相似度精准生成个性化推荐列表。系统提供小说分类浏览、详情查看、收藏评分、阅读下载等交互功能可视化模块以双轴图、词云图、折线图、饼图等形式直观呈现小说分类分布、作者热度、上架趋势等关键指标。个人信息页面集中管理用户的阅读记录与互动数据后台支持管理员对小说、用户、评论等内容进行全面维护。2、项目界面1系统首页该页面是小说推荐系统的首页以热度排序展示小说封面、名称、更新时间等信息支持搜索与排序切换同时设有最近更新、基于用户推荐小说模块系统还包含标签、数据可视化、后台管理等功能模块入口方便用户查找小说与进行系统操作。2小说详情页该页面是小说推荐系统的小说详情页展示小说的封面、作者、字数、评分、标签、收藏人数及详细介绍支持查看详情、收藏、添加评分操作同时设有最近更新、基于用户推荐小说模块系统还包含首页、标签、数据可视化、后台管理等功能模块入口。3可视化分析1该页面是小说推荐系统的数据可视化页通过双轴图表展示不同小说分类的数量与对应评分分布情况同时提供多种可视化分析选项系统还设有首页、标签、后台管理等功能模块入口方便用户进行多维度数据查看与系统操作。2可视化分析2该页面是小说推荐系统的作者词云可视化页以词云形式直观展示不同作者及其作品热度分布文字大小体现热度权重同时系统还设有首页、标签、其他数据可视化选项及后台管理等功能模块入口方便用户进行多维度数据查看与系统操作。3可视化分析3该页面是小说推荐系统的小说上架数量趋势可视化页通过折线图展示不同年份的小说上架数量变化情况可直观呈现上架量的波动趋势同时系统还设有首页、标签、其他数据可视化选项及后台管理等功能模块入口方便用户进行多维度数据查看与系统操作。4可视化分析4该页面是小说推荐系统的小说分类占比可视化页通过饼图展示不同类别小说的数量占比情况可直观呈现各分类的占比权重同时系统还设有首页、标签、其他数据可视化选项及后台管理等功能模块入口方便用户进行多维度数据查看与系统操作。5推荐模块该页面是小说推荐系统的小说推荐页分别基于物品和用户协同过滤算法推荐小说以卡片形式展示推荐小说的封面、名称等信息并支持换一批操作同时设有评论输入框系统还包含首页、标签、数据可视化、后台管理等功能模块入口。6个人信息页面该页面是小说推荐系统的个人信息管理页展示用户的用户名、邮箱等信息支持查看我的收藏、我的评论、我的评分还能进行密码、账号、邮箱等信息的修改与重置操作同时设有最近更新、基于用户推荐小说模块及首页、标签、数据可视化、后台管理等功能入口。7后台数据管理该页面是小说推荐系统的后台小说管理页以列表形式展示小说的 ID、名称、作者、评分、描述等信息支持增加、删除小说操作同时系统还设有首页、偏好、标签、用户、评分信息、评论等功能模块入口方便管理员进行系统数据维护。8注册登录该页面是推荐系统的用户登录页提供账号和密码输入框及登录按钮同时设有注册入口支持用户进行账号登录与注册操作登录成功后可进入系统使用小说推荐、数据可视化、个人信息管理、后台管理等功能。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统以Python为开发语言采用Django框架构建后端架构实现路由分发、模型定义、视图逻辑及用户认证等核心功能。数据存储选用MySQL关系型数据库保障小说数据、用户信息及互动记录的高效存储与查询。推荐算法核心采用双重协同过滤技术同时实现基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤通过分析用户评分、收藏、阅读历史等行为数据计算用户相似度与物品相似度生成个性化推荐结果。前端界面使用HTML模板渲染页面内容配合Echarts可视化库实现双轴图、词云图、折线图、饼图等多维度图表展示。整体技术架构覆盖用户交互、推荐计算、数据管理与可视化呈现的完整业务流程。二、功能模块详细介绍注册登录模块该模块提供用户注册与登录功能采用Django认证系统保障账户安全。注册登录界面设计简洁用户完成身份验证后即可使用系统全部功能包括小说浏览、收藏评分、个性化推荐、可视化分析等操作确保用户使用权限与数据访问安全。系统首页模块该模块作为功能枢纽以热度排序展示小说封面、名称、更新时间等信息支持关键词搜索与排序方式切换。首页设有最近更新小说模块和基于用户推荐小说模块同时聚合标签、数据可视化、后台管理等核心功能入口方便用户快速查找小说与进行系统导航。小说详情页模块该模块完整展示小说封面、作者、字数、评分、标签、收藏人数及详细介绍等信息提供阅读下载、收藏、添加评分等操作入口。详情页同时设有最近更新和基于用户推荐小说模块帮助用户在浏览单本小说时发现更多相关作品。可视化分析模块该模块通过Echarts生成多维度数据分析图表。双轴图表展示不同小说分类的数量与对应评分分布情况作者词云图以文字大小直观呈现作者及其作品热度权重折线图分析不同年份小说上架数量变化趋势饼图展示各类别小说数量占比为用户与管理员提供全面的数据参考。推荐模块该模块是系统核心功能融合基于用户和基于物品的双重协同过滤算法。基于用户的协同过滤通过分析当前用户与其他用户的相似度找到相似用户群体并推荐其喜爱的小说基于物品的协同过滤则依据用户历史行为计算小说之间的相似度推荐与用户曾互动小说相似的其他作品。推荐页面以卡片形式展示小说封面与名称支持换一批操作并设有评论输入框方便用户交流。个人信息页面模块该模块集中管理用户个人数据展示用户名、邮箱等基本信息支持查看我的收藏、我的评论、我的评分三项互动记录同时提供密码、账号、邮箱等信息的修改与重置功能方便用户维护个人资料。后台管理模块该模块面向系统管理员以列表形式展示小说的ID、名称、作者、评分、描述等信息支持增加和删除小说操作。同时提供首页、偏好、标签、用户、评分信息、评论等功能入口便于管理员对系统数据进行全面管控保障数据的准确性与实时性。三、项目总结本系统构建了集小说展示、用户互动、个性化推荐、数据可视化与后台管理于一体的完整小说推荐平台。核心推荐模块采用基于用户和基于物品的双重协同过滤算法通过分析用户评分、收藏、阅读历史等行为数据精准生成个性化推荐列表有效提升阅读匹配度。前端提供小说分类浏览、详情查看、收藏评分、阅读下载等丰富交互功能可视化模块以双轴图、词云图、折线图、饼图等形式直观呈现小说分类分布、作者热度、上架趋势等关键指标。个人信息页面集中管理用户阅读记录与互动数据后台支持管理员对小说、用户、评论等内容进行全面维护。平台实现从用户行为采集、推荐计算到可视化呈现的全链路服务有效满足用户个性化阅读需求。4、核心代码# -*-coding:utf-8-*-importos os.environ[DJANGO_SETTINGS_MODULE]recommend.settingsimportdjango django.setup()fromitem.modelsimport*frommathimportsqrt,powimportoperatorfromdjango.db.modelsimportSubquery,Q,Count# from django.shortcuts import render,render_to_responseclassUserCf:# 获得初始化数据def__init__(self,all_user):self.all_userall_user# 通过用户名获得列表仅调试使用defgetItems(self,username1,username2):returnself.all_user[username1],self.all_user[username2]# 计算两个用户的皮尔逊相关系数defpearson(self,user1,user2):# 数据格式为岗位id浏览此sum_xy0.0# user1,user2 每项打分的成绩的累加n0# 公共浏览次数sum_x0.0# user1 的打分总和sum_y0.0# user2 的打分总和sumX20.0# user1每项打分平方的累加sumY20.0# user2每项打分平方的累加forjob1,score1inuser1.items():ifjob1inuser2.keys():# 计算公共的浏览次数n1sum_xyscore1*user2[job1]sum_xscore1 sum_yuser2[job1]sumX2pow(score1,2)sumY2pow(user2[job1],2)ifn0:# print(p氏距离为0)return0moleculesum_xy-(sum_x*sum_y)/n# 分子denominatorsqrt((sumX2-pow(sum_x,2)/n)*(sumY2-pow(sum_y,2)/n))# 分母ifdenominator0:return0rmolecule/denominatorreturnr# 计算与当前用户的距离获得最临近的用户defnearest_user(self,current_user,n1):distances{}# 用户相似度# 遍历整个数据集foruser,rate_setinself.all_user.items():# 非当前的用户ifuser!current_user:distanceself.pearson(self.all_user[current_user],self.all_user[user])# 计算两个用户的相似度distances[user]distance closest_distancesorted(distances.items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)# 最相似的N个用户print(closest user:,closest_distance[:n])returnclosest_distance[:n]# 给用户推荐岗位defrecommend(self,username,n3):recommend{}nearest_userself.nearest_user(username,n)foruser,scoreindict(nearest_user).items():# 最相近的n个用户forjobs,scoresinself.all_user[user].items():# 推荐的用户的岗位列表ifjobsnotinself.all_user[username].keys():# 当前username没有看过ifjobsnotinrecommend.keys():# 添加到推荐列表中recommend[jobs]scores*score# 对推荐的结果按照岗位# 浏览次数排序returnsorted(recommend.items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)# 基于用户的推荐defrecommend_by_user_id(user_id):user_preferUserTagPrefer.objects.filter(user_iduser_id).order_by(-score).values_list(tag_id,flatTrue)current_userUser.objects.get(iduser_id)# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签选过的话就从标签中找# 没有的话就按照浏览度推荐15个ifcurrent_user.rate_set.count()0:iflen(user_prefer)!0:job_listxiangmu.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:job_listxiangmu.objects.order_by(-c9)[:15]returnjob_list# 选取评分最多的10个用户users_rateRate.objects.values(user).annotate(mark_numCount(user)).order_by(-mark_num)user_ids[user_rate[user]foruser_rateinusers_rate]user_ids.append(user_id)usersUser.objects.filter(id__inuser_ids)#users 为评分最多的10个用户all_user{}foruserinusers:ratesuser.rate_set.all()#查出10名用户的数据rate{}# 用户有给岗位打分 在rate和all_user中进行设置ifrates:foriinrates:rate.setdefault(str(i.job.id),i.mark)#填充岗位数据all_user.setdefault(user.username,rate)else:# 用户没有为岗位打过分设为0all_user.setdefault(user.username,{})user_cfUserCf(all_userall_user)recommend_list[each[0]foreachinuser_cf.recommend(current_user.username,15)]job_listlist(xiangmu.objects.filter(id__inrecommend_list).order_by(-c9)[:15])other_length15-len(job_list)ifother_length0:fix_listxiangmu.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id)).order_by(-collect)forfixinfix_list:iffixnotinjob_list:job_list.append(fix)iflen(job_list)15:breakreturnjob_list# 计算相似度defsimilarity(job1_id,job2_id):job1_setRate.objects.filter(job_idjob1_id)# job1的打分用户数job1_sumjob1_set.count()# job_2的打分用户数job2_sumRate.objects.filter(job_idjob2_id).count()# 两者的交集commonRate.objects.filter(user_id__inSubquery(job1_set.values(user_id)),jobjob2_id).values(user_id).count()# 没有人给当前岗位打分ifjob1_sum0orjob2_sum0:return0similar_valuecommon/sqrt(job1_sum*job2_sum)#余弦计算相似度returnsimilar_value#基于物品defrecommend_by_item_id(user_id,k15):# 前三的tag用户评分前三的岗位user_preferUserTagPrefer.objects.filter(user_iduser_id).order_by(-score).values_list(tag_id,flatTrue)user_preferlist(user_prefer)[:3]print(user_prefer,user_prefer)current_userUser.objects.get(iduser_id)# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签选过的话就从标签中找# 没有的话就按照浏览度推荐15个ifcurrent_user.rate_set.count()0:iflen(user_prefer)!0:job_listxiangmu.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:job_listxiangmu.objects.order_by(-c9)[:15]print(from here)returnjob_list# most_tags Tags.objects.annotate(tags_sumCount(name)).order_by(-tags_sum).filter(job__rate__user_iduser_id).order_by(-tags_sum)# 选用户最喜欢的标签中的岗位用户没看过的30部对这30部岗位计算距离最近un_watchedxiangmu.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id),tags__inuser_prefer).order_by(?)[:30]# 看过的岗位watchedRate.objects.filter(user_iduser_id).values_list(job_id,mark)distances[]names[]# 在未看过的岗位中找到forun_watched_jobinun_watched:forwatched_jobinwatched:ifun_watched_jobnotinnames:names.append(un_watched_job)distances.append((similarity(un_watched_job.id,watched_job[0])*watched_job[1],un_watched_job))#加入相似的岗位distances.sort(keylambdax:x[0],reverseTrue)print(this is distances,distances[:15])recommend_list[]formark,jobindistances:iflen(recommend_list)k:breakifjobnotinrecommend_list:recommend_list.append(job)# print(this is recommend list, recommend_list)# 如果得不到有效数量的推荐 按照未看过的岗位中的热度进行填充print(recommend list,recommend_list)returnrecommend_listif__name____main__:# similarity(2003, 2008)print(recommend_by_item_id(1799))5、项目列表