MovieGEEK 开源项目教程

MovieGEEK 开源项目教程

moviegeekA django website used in the book Practical Recommender Systems to illustrate how recommender algorithms can be implemented.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/moviegeek

项目介绍

MovieGEEK 是一个网站，最初是为了配合《实用推荐系统》这本书而实现的。然而，这个文件夹用于 Manning LiveProject，目前处于 MEAP（Manning Early Access Program）阶段。该网站并不旨在作为独立的教程或即插即用的网站供您安装和使用您的内容。如果没有 MovieTweetings 数据集和 themoviedb.org API 提供的海报图像，这个网站将无法运行。

项目快速启动

1. 克隆项目仓库

首先，克隆 MovieGEEK 项目仓库到您的本地机器：

git clone https://github.com/practical-recommender-systems/moviegeek.git

2. 配置数据库

如果您使用 PostgreSQL 或其他数据库，您需要配置 Django 数据库连接。打开 prs_project/settings.py 并更新以下内容：

DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
        'NAME': 'moviegeek',
        'USER': 'db_user',
        'PASSWORD': 'db_user_password',
        'HOST': 'db_host',
        'PORT': 'db_port_number',
    }
}

更新 USER, PASSWORD, HOST 和 PORT 字段：

• USER (db_user): 使用您创建的 MovieGEEK 数据库用户名
• PASSWORD (db_user_password): 使用您创建的 MovieGEEK 数据库密码
• HOST (db_host): 如果安装在您的私人机器上，使用 localhost
• PORT (db_port_number): 默认端口 5432

3. 创建和填充数据库

配置好数据库连接后，运行以下命令创建数据库：

python3 manage.py makemigrations
python3 manage.py migrate --run-syncdb

4. 填充数据库

运行以下脚本下载 MovieGEEK 网站所需的数据集：

python3 populate_moviegeek.py

5. 运行网站

有两种方式运行网站：使用 Docker 容器或本地虚拟环境。推荐使用 Docker 容器，因为它更快且需要的设置更少。

使用 Docker 容器

docker-compose up

应用案例和最佳实践

MovieGEEK 网站可以作为推荐系统的实践平台，通过分析用户行为和电影数据，实现个性化推荐。最佳实践包括：

• 定期更新数据集以保持推荐的新鲜度。
• 使用 A/B 测试来优化推荐算法。
• 集成用户反馈机制以改进推荐质量。

典型生态项目

MovieGEEK 项目可以与其他开源项目结合使用，例如：

• MovieLens: 用于获取电影评分数据。
• Django: 用于网站的后端开发。
• PostgreSQL: 用于数据存储和管理。

通过这些项目的结合，可以构建一个完整的推荐系统生态。

moviegeekA django website used in the book Practical Recommender Systems to illustrate how recommender algorithms can be implemented.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/moviegeek