基于协同过滤算法的电影推荐系统

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已于 2025-02-10 15:50:48 修改

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分类专栏：计算机视觉实战项目集合文章标签：协同过滤算法电影推荐系统 python 项目运行 python毕业设计毕业设计人工智能

于 2025-02-10 15:38:37 首次发布

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文章目录

- - 电影推荐系统（MovieRecommend）
项目运行教程
- - 基于协同过滤的电影推荐系统运行教程与调试解决方案

电影推荐系统（MovieRecommend）

概述

MovieRecommend 是一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，用户可以通过该系统注册、登录，并对已观看过的电影进行评分。系统会根据用户的评分历史，使用协同过滤算法为用户推荐他们可能感兴趣的电影。采用的技术栈包括 Python3.6+Django1.11 和 MySQL5.6，前端技术则包含了 jQuery、CSS3 和 HTML5。

在这里插入图片描述

系统流程

用户注册与登录：新用户首先需要注册账号，已有账号的用户可以直接登录。
评分：登录后，用户可以对自己看过的电影进行评分。评分提交后，数据将被保存至数据库中。
查看推荐列表：用户提交评分后，点击“查看推荐”按钮即可看到系统为其推荐的电影列表。

如何使用

克隆项目：首先将项目从仓库克隆到本地，并使用 PyCharm 打开 movierecommend 文件夹。
安装依赖：确保所有必要的库和框架都已正确安装。
导入数据表：创建 MySQL 数据库并执行相应的 SQL 命令以创建所需的表格 (moviegenre3, users_resulttable)。然后，通过命令行或 Navicat 工具将 CSV 文件导入这些表格中。
配置数据库连接：修改 Django 的 settings.py 文件中的数据库配置项以匹配您的环境设置。
运行迁移命令：
- python manage.py makemigrations
- python manage.py migrate
启动服务器：使用 python manage.py runserver 启动开发服务器，并在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/ 查看应用。

注意事项

提交评分前，请确保点击了“提交评分”按钮，否则数据不会被保存，导致后续操作失败。
如果遇到 keyerror:1001 错误，请检查是否正确地插入了用户评分记录。
针对某些特定错误（如 MySQL 的安全文件权限问题），建议调整 MySQL 版本或配置文件设置。

技术细节与改进方向

该项目采用了经典的协同过滤算法来实现个性化推荐。然而，随着深度学习技术的发展，现在可以通过引入深度学习模型（如神经协同过滤、基于内容的推荐等）来进一步提升推荐效果。此外，还可以考虑以下改进点：

性能优化：提高系统的响应速度，尤其是在处理大规模数据集时。
界面设计：改善用户体验，提供更加友好的用户界面。
多算法支持：集成多种推荐算法，允许用户选择最适合自己的推荐方式。
实时更新：实现实时推荐功能，即用户评分后立即更新推荐结果，而非每次刷新页面时重新生成推荐列表。

通过不断迭代和完善，MovieRecommend 可以为用户提供更加精准和个性化的电影推荐服务。希望这份指南能够帮助有兴趣的朋友快速上手并拓展这个有趣的项目。

项目运行教程

基于协同过滤的电影推荐系统运行教程与调试解决方案

一、配置运行环境

创建Python3.6虚拟环境
- 使用Conda命令创建一个名为py36的新环境，指定Python版本为3.6：
```
conda create -n py36 python=3.6
```
- 激活新创建的环境：
```
conda activate py36
```
修改settings.py文件
- 在Django项目的settings.py中配置数据库连接参数。确保根据自己的MySQL设置调整用户名、密码、主机地址及端口号。

二、数据库构建

使用Navicat导入CSV文件至MySQL

首先，在Excel中为CSV文件添加列名，并确保每行以\r\n结束。

如果遇到重复ID问题，可以使用Python脚本去重：

import pandas as pd

# 路径需替换为实际路径
file_path = 'MovieGenre3.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path)

# 根据'imdbId'列去除重复行
df.drop_duplicates(subset='imdbId', keep='first', inplace=True)

output_file_path = 'output.xlsx'
df.to_excel(output_file_path, index=False)

print(f"去重后的文件已保存至 {output_file_path}")

处理用户评分表
- 对于users_resulttable.csv，可以选择通过图形界面工具（如Navicat）进行导入，并记得为表格增加主键。

三、运行项目

测试注册登录功能
- 运行迁移命令前，请确认所有依赖库已正确安装且版本兼容。例如，对于pymysql，应安装0.9.3版本：
```
pip install pymysql==0.9.3
```
- 执行以下命令初始化数据库迁移：
```
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
```
- 若出现Table 'users_user' already exists错误，尝试清理旧的迁移文件后重新执行上述命令。
解决常见错误
- 登录时遇到django_session表不存在的问题，可通过手动执行相关迁移解决。
- 当遇到connection error，确保MySQL服务正在运行，并检查settings.py中的数据库配置是否正确。
- KeyError: '1001'问题表明数据结构与预期不符。确保在views.py中正确地处理了用户ID及其对应的记录。
优化推荐算法
- 确保在计算相似度矩阵(user_sim_mat)后对其进行适当的赋值或更新，以便后续推荐逻辑能够正常工作。
前端页面改进
- 更新CSS样式，增强用户体验；对失效的图片链接设定默认值，提高页面美观度和稳定性。