一、介绍
电影推荐管理系统。本系统使用Python作为主要开发语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术语言框架搭建展示界面，后端采用Django作为功能逻辑处理，并使用Ajax实现前端与和后端的通信。其主要实现功能如下：
- 系统平台分为管理员和用户两个角色
- 用户可以登录、注册、查看电影、发表评价、对电影进行评分、收藏电影、购买影票、查看收藏、个人定单、个人信息编辑、充值、协同过滤算法实现个性化推荐、影票排行柱状图显示等功能模块
- 管理员在后台管理系统中可以对上述的用户和电影所有数据进行管理
二、部分效果图片展示
三、Django介绍
Django框架，以其“为完美者准备”的设计理念，为开发者提供了一个快速、灵活且高效的Web开发环境。其优点主要体现在以下几个方面：
- 快速开发：Django遵循“不要重复自己”（DRY）的原则，提供了大量内建的组件和工具，使得开发者可以更加专注于业务逻辑，而非重复性的编码工作。这大大提升了开发效率和项目的交付速度。
- 安全性强：Django在设计之初就考虑到了安全性问题，它提供了许多内建的安全功能，如CSRF防护、SQL注入防护、密码哈希等，帮助开发者构建安全稳健的Web应用。
- 可扩展性强：Django采用了松耦合的设计，各个组件之间耦合度低，便于替换和扩展。开发者可以根据项目需求灵活地添加或替换组件。
- 成熟稳定：自2005年首次发布以来，Django已经经历了长时间的发展和优化，变得非常成熟稳定。许多大型网站和应用都是基于Django开发的，这也从侧面证明了其可靠性。
- 优秀的ORM系统：Django提供了一个强大的对象关系映射（ORM）系统，支持多种数据库后端，使得数据库操作变得简单直观，同时也提供了丰富的查询API。
目前，Django以其快速开发的能力、强大的功能和稳定性成为了众多开发者和企业的首选Web框架。
四、协同过滤推荐算法介绍
协同过滤是推荐系统中一种常见的技术。其核心思想是利用用户过去的行为数据来预测用户未来对物品的偏好。协同过滤算法主要分为两大类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤这种方法基于一个假设：如果两个用户在过去对某些物品的评价相似，那么他们在未来对其他物品的评价也会相似。步骤：
- 计算用户之间的相似性：常见的相似性计算方法包括余弦相似性、皮尔逊相关系数等。
- 找到目标用户的K个最相似的用户（也称为邻居）。
- 基于这K个最相似用户的物品评价来预测目标用户对未评价物品的偏好。
- 推荐评分最高的N个物品给目标用户。
示例代码：
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 假设有5个用户对3个物品的评分矩阵
ratings = np.array([
[5, 3, 0],
[3, 4, 2],
[4, 0, 5],
[0, 2, 4],
[2, 5, 3]
])
# 计算用户之间的相似性
user_similarity = cosine_similarity(ratings)
# 预测用户对物品的评分
def predict(ratings, similarity, user_idx):
mean_user_rating = ratings.mean(axis=1)
ratings_diff = (ratings - mean_user_rating[:, np.newaxis])
pred = mean_user_rating[user_idx] + similarity[user_idx, :].dot(ratings_diff) / np.sum(np.abs(similarity[user_idx, :]))
return pred
# 为第一个用户推荐物品
user_idx = 0
prediction = predict(ratings, user_similarity, user_idx)
print("推荐评分：", prediction)
