毕业设计：python图书推荐系统+可视化+协同过滤推荐算法+Django框架（源码）✅_基于python的图书推荐系统毕业设计

博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路✌

毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总

1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、协同过滤推荐算法、Echarts可视化、HTML

2、项目界面

（1）图书数据可视化

（2）图书信息

（3）数据搜索

（4）图书推荐

（5）后台管理

3、项目说明

图书推荐可视化系统是基于Python语言和Django框架开发的，主要利用协同过滤推荐算法和Echarts可视化技术实现的一种图书推荐系统。

该系统的核心功能是根据用户的阅读历史和兴趣偏好，为用户推荐可能感兴趣的图书。系统通过收集用户的阅读记录和评分数据，利用协同过滤推荐算法分析用户与其他用户的相似度，从而找到与用户兴趣相似的其他用户，并将这些用户喜欢的图书推荐给用户。

为了更直观地展示推荐结果和用户兴趣分布情况，系统利用Echarts可视化技术将数据以图表的形式呈现出来。用户可以通过系统界面浏览推荐结果和了解自己的兴趣偏好。

系统的前端界面采用HTML编写，通过Django框架与后端进行交互，实现用户注册、登录、图书搜索、推荐结果展示等功能。用户可以通过系统界面进行图书搜索、评分、收藏等操作，以便系统更准确地了解用户的兴趣和需求。

总的来说，图书推荐可视化系统利用Python语言、Django框架、协同过滤推荐算法、Echarts可视化和HTML等技术，为用户提供个性化的图书推荐服务，并通过可视化展示方式帮助用户更好地了解自己的兴趣偏好。

4、核心代码

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

class ItemBasedCF:
    def __init__(self,train):
        self.train =  train
        
    # def readData(self):
    #     #读取文件，并生成用户-物品的评分表和测试集
    #     self.train = dict()
    #     #用户-物品的评分表
    #     for line in open(self.train_file):
    #         user,score,item = line.strip().split(",")
    #         self.train.setdefault(user,{})
    #         self.train[user][item] = int(float(score))

    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_book.txt")
# item.ItemSimilarity()
# recommedDict = item.Recommend("Li Si")
# for k,v in recommedDict.items():
#     print(k,"\t",v)



1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
'
运行
运行