计算机毕业设计：Python基于协同过滤算法的个性化图书推荐平台 Django 协同过滤算法 可视化 数据分析 爬虫 大数据 机器学习（建议收藏）✅
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1、项目介绍
技术栈
Python 语言、Django 框架、MySQL 数据库、Navicat 数据库管理工具
基于用户的协同过滤推荐算法、基于物品的协同过滤推荐算法
HTML 页面、JavaScript 脚本、jQuery 脚本、Bootstrap 前端框架
Layer 弹窗组件、WebUploader 文件上传组件、Requests 爬虫技术
Echarts 可视化库
功能模块
- 双模式推荐模块
- 图书展示与互动模块
- 个人中心模块
- 用户认证模块
- 后台综合管理模块
- 数据采集模块
- 多维分析模块
- 图书查询模块
- 数据管理模块
- 用户交互模块
项目介绍
本项目是基于 Python 与 Django 开发的图书推荐系统，面向毕业设计场景，集数据采集、推荐算法、可视化管理于一体。系统通过爬虫自动获取豆瓣图书数据，采用基于用户与物品的双协同过滤算法，根据用户评分与收藏行为生成个性化推荐，未登录用户则展示热点图书。前端结合 Bootstrap 实现清晰界面与交互功能，支持图书检索、详情查看、收藏评论、兴趣标签设置等。后台提供完整的数据管理与统计分析模块，管理员可维护图书、用户及评论信息，并通过 Echarts 图表掌握平台运行状况，构建从数据到推荐再到管理的完整服务闭环。
2、项目界面
（1）首页----图书列表
该页面是个性化图书推荐系统界面，顶部设有搜索框及登录、注册入口，下方呈现图书列表板块，配备全选及小说、外国文学、摄影等多种图书类型的分类标签，展示着美之地图、摄影的艺术等图书封面与相关信息，具备图书检索、类型筛选与展示功能。
（2）图书详情页、相关图书推荐
该页面是个性化图书推荐系统的图书详情页，顶部设有搜索框与用户信息入口，中间区域展示图书基本信息、图书简介、图书评分分析模块，还提供收藏与评分功能，底部呈现相关推荐图书模块，可实现图书信息查看、评分、收藏及相似图书推荐等功能。
（3）热点推荐、个性化推荐
该页面是个性化图书推荐系统的推荐页面，包含热点推荐和个性化推荐两大模块，分别展示不同类别的图书封面及名称，可实现热门图书展示与基于用户偏好的个性化图书推荐功能，帮助用户发现感兴趣的图书。
（4）个人中心、兴趣爱好设置、我的收藏、评论
该页面是个性化图书推荐系统的用户设置页面，顶部设有搜索框与用户信息入口，左侧为个人中心导航栏，包含信息维护、密码安全、兴趣爱好标签、我的评分、我的收藏、我的评论等模块，右侧为兴趣爱好标签勾选区域，可选择图书类型标签并提交，实现用户个性化偏好设置与个人信息管理功能。
（5）注册登录
该页面是个性化图书推荐系统的用户登录界面，顶部设有搜索框及登录、注册入口，中间区域为用户登录模块，包含用户名与密码输入框及登录按钮，可实现用户账号登录及跳转注册页面的功能，同时支持图书名称检索功能。
（6）后台数据管理
该页面是个性化图书推荐系统的后台管理模块，左侧为管理导航栏，涵盖前台用户、图书类型、图书管理、用户喜好标签管理等功能入口，中间为修改图书模块，可编辑图书名称、类型、作者等信息并上传封面，底部提供保存、删除等操作按钮，实现图书信息的编辑与管理功能。
3、项目说明
一、技术栈简要说明
系统后端采用 Python 语言与 Django 框架构建，数据库使用 MySQL 进行数据存储，并通过 Navicat 进行可视化管理。推荐算法核心为基于用户的协同过滤与基于物品的协同过滤，严格按照算法步骤实现。前端页面由 HTML、JavaScript、jQuery 和 Bootstrap 框架构成，辅以 Layer 弹窗组件与 WebUploader 文件上传组件。数据采集基于 Requests 爬虫技术，定向抓取豆瓣图书信息，数据分析部分利用 Echarts 生成各类可视化图表。
二、功能模块详细介绍
· 双模式推荐模块
系统针对不同用户状态提供差异化推荐。未登录用户进入首页时，展示按图书收藏量降序排列的热点图书；登录用户则通过基于用户和基于物品的双协同过滤算法生成个性化推荐列表。当用户评分数据不足时，系统自动匹配用户预先设置的兴趣标签，随机推送标签对应的图书，保证推荐内容的连贯性。
· 图书展示与互动模块
首页以网格形式清晰呈现图书列表，支持按类型标签筛选与关键词检索。图书详情页展示封面、作者、出版社、简介等完整信息，并集成图书评分分析模块。用户可对图书进行评分、收藏，也可发表评论，底部同时推送相关图书，增强阅读互动体验。
· 个人中心模块
用户在个人中心可管理自身信息，包括基本信息维护、密码修改、兴趣爱好标签设置等。兴趣爱好标签用于优化推荐算法，当协同过滤缺乏足够评分数据时作为推荐依据。同时，我的收藏与我的评论模块集中展示用户收藏的图书与发表过的评论，便于统一管理与回顾。
· 用户认证模块
系统提供安全的注册与登录功能，对游客与登录用户进行权限区分。未登录用户仅可浏览热点图书与图书详情，登录后可享受个性化推荐、收藏、评分、评论等专属服务，保障用户数据安全的同时提升服务体验。
· 后台综合管理模块
后台管理系统为管理员提供全面的数据维护功能，包括前台用户管理、图书类型管理、图书信息增删改查、用户喜好标签管理等。管理员可编辑图书名称、类型、作者等信息并上传封面，同时管理用户评论内容，支持查看数据统计分析报告，保障系统规范运行。
· 数据采集模块
基于 Requests 爬虫技术，系统定向抓取豆瓣图书的书名、类型、评分、评论等核心数据，自动同步至本地数据库，为后续分析与推荐提供全面、真实的数据源，确保推荐算法有充足的训练样本。
· 多维分析模块
系统整合图书类型、出版年份、用户评论等多维度数据，利用 Echarts 生成柱状图、散点图、词云图等可视化图表，直观呈现数据分布与变化趋势，帮助管理员快速把握平台资源结构与用户偏好，支撑数据驱动决策。
· 图书查询模块
首页提供清晰的图书列表展示，涵盖封面、书名、作者等核心信息，用户可通过顶部搜索框按书名快速检索，也可借助分类标签进行筛选浏览，搭配数据概况页实现高效信息获取。
· 数据管理模块
所有用户数据与图书信息均存储于 MySQL 数据库中，管理员通过后台完成数据清洗、更新与审核，确保数据的准确性与系统的稳定运行，为推荐算法提供可靠的数据基础。
· 用户交互模块
系统支持用户注册与登录功能，通过身份验证实现权限管控，为个性化推荐与用户数据安全提供基础支撑，同时保证用户在使用收藏、评分、评论等功能时的操作连贯性。
三、项目总结
本系统基于 Python 与 Django 框架，融合爬虫技术、协同过滤算法与 Echarts 可视化工具，构建了一套完整的图书推荐服务平台。系统针对不同用户状态提供热点推荐与个性化推荐两种模式，在评分数据不足时通过兴趣标签进行补充，确保推荐效果。前端界面清晰友好，支持图书检索、详情查看、收藏评论、兴趣设置等多项互动功能。后台管理模块功能完备，涵盖用户、图书、评论及数据统计等维度，便于管理员统一运维。整体设计从数据采集到分析推荐，再到后台管理，形成闭环流程，具备较高的实用价值与扩展性。
4、核心代码
# 基于用户的协同过滤推荐算法实现模块
import operator
#import rpvpext.webutil
from apps.util.cfra.common.Constant import Constant
from apps.util.cfra.model.DataModel import DataModel
from apps.util.cfra.neighborhood.UserNeighborhood import UserNeighborhood
from apps.util.cfra.recommender.UserRecommender import UserRecommender
from apps.util.cfra.similarity.CosineSimilarity import CosineSimilarity
from apps.util.cfra.similarity.UserSimilarity import UserSimilarity
class UserCF(object):
def __init__(self):
pass
# 推荐方法
def recommend(self, dataModel, cUserid):
print("基于用户的协同过滤推荐算法开始")
# 获取用户id列表
userIDsList = dataModel.userIDsList
if len(userIDsList) == 0:
print("\n暂无评分数据！")
print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
return None
# 升序排列
userIDsList = sorted(userIDsList, reverse=False)
print("用户数量：%d" % len(userIDsList))
# 输出用户id列表
dataModel.printUserIds(userIDsList)
# 获取项目id列表
itemIDsList = dataModel.itemIDsList
# 降序排列
itemIDsList = sorted(itemIDsList, reverse=False)
print("\n项目数量：%d" % len(itemIDsList))
# 输出项目id列表
dataModel.printItemIds(itemIDsList)
# 打印用户项目喜好矩阵
dataModel.printUserItemPrefMatrix(userIDsList,dataModel.userItemPrefMatrixDic)
# 判断当前用户是否有评分数据
if cUserid not in dataModel.userItemPrefMatrixDic.keys():
print("\n当前用户 %s 暂无评分数据！" % cUserid)
print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
return None
# 实例化余弦相似度算法
cosineSimilarity = CosineSimilarity()
# 实例化用户相似度
userSimilarity = UserSimilarity()
# 计算目标用户与其他用户的相似度
userSimilarityDic = userSimilarity.getUserSimilaritys(cUserid, cosineSimilarity, dataModel)
# 先根据用户id升序
userSimilarityDicTemp = sorted(userSimilarityDic.items(), key=operator.itemgetter(0), reverse=False)
print("\n用户：%-5s与其他用户的相似度为：" % cUserid)
# 输出目标用户的相似度
userSimilarity.printUserSimilaritys(userSimilarityDicTemp)
# 实例化用户邻居对象
userNeighborhood = UserNeighborhood()
# 获取目标用户的最近邻居
kNUserNeighborhood = userNeighborhood.getKUserNeighborhoods(userSimilarityDic)
print("\n用户：%-5s的前%d个最近邻居为：" % (cUserid, Constant.knn))
# 输出目标用户的最近邻居
userNeighborhood.printKUserNeighborhoods(kNUserNeighborhood)
# 实例化用户推荐对象
userRecommender = UserRecommender()
# 推荐
recommenderItemFinalDic = userRecommender.getUserRecommender(cUserid, dict(kNUserNeighborhood), dataModel)
print("\n用户：%-5s的前%d个推荐项目为：" % (cUserid, Constant.cfCount))
recommenderItemFinalDic = sorted(recommenderItemFinalDic.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
recommenderItemFinalDic = recommenderItemFinalDic[0:Constant.cfCount]
# 打印预测评分
userRecommender.printPref(recommenderItemFinalDic)
print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
return recommenderItemFinalDic
5、项目列表
6、源码获取方式
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