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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家 、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

《Python+Vue.js游戏推荐系统》研究报告

一、项目概述

本项目旨在开发一个基于Python后端和Vue.js前端的游戏推荐系统。该系统通过收集和分析用户的行为数据，利用协同过滤算法为用户生成个性化的游戏推荐。本项目的研究重点是协同过滤算法在游戏推荐系统中的应用和优化。

二、技术栈

• 后端：Python（使用Flask或Django框架）
• 前端：Vue.js（结合Element UI等UI组件库）
• 数据库：MySQL
• 推荐算法：协同过滤算法（基于用户、基于物品）

三、系统架构

系统架构主要分为前端和后端两部分。前端使用Vue.js框架构建用户界面，负责用户交互和数据展示。后端使用Python语言，结合Flask或Django框架，实现数据处理和推荐算法。数据库使用MySQL，存储用户信息、游戏信息和推荐结果等数据。

四、核心算法代码

以下是一个基于用户的协同过滤推荐算法的核心代码示例。该算法通过计算用户之间的相似度，为目标用户推荐与其兴趣相似的用户所喜欢的游戏。

Python后端代码（基于用户的协同过滤算法）：

python复制代码

	import pymysql
	import math
	from operator import itemgetter
	import random
	# 连接数据库
	cnn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password='your_password', port=3306, database='game_recommendation', charset='utf8')
	class UserBasedCF:
	def __init__(self):
	# 找到与目标用户兴趣相似的4个用户，为其推荐4款游戏
	self.n_sim_user = 4
	self.n_rec_game = 4
	self.trainSet = {}
	self.testSet = {}
	self.user_sim_matrix = {}
	self.game_count = 0
	# 读文件得到“用户-游戏”数据（此处从数据库中获取）
	def get_dataset(self):
	cursor = cnn.cursor()
	sql = 'SELECT * FROM user_game_ratings'
	cursor.execute(sql)
	for item in cursor.fetchall():
	user, game, rating = item[1:]
	if random.random() < 0.75: # 划分训练集和测试集
	self.trainSet.setdefault(user, {})
	self.trainSet[user][game] = rating
	else:
	self.testSet.setdefault(user, {})
	self.testSet[user][game] = rating
	cursor.close()
	# 计算用户之间的相似度
	def calc_user_sim(self):
	# 构建“游戏-用户”倒排索引
	game_user = {}
	for user, games in self.trainSet.items():
	for game in games:
	if game not in game_user:
	game_user[game] = set()
	game_user[game].add(user)
	self.game_count = len(game_user)
	# 构建用户共评游戏矩阵
	for game, users in game_user.items():
	for u in users:
	for v in users:
	if u == v:
	continue
	self.user_sim_matrix.setdefault(u, {})
	self.user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0)
	self.user_sim_matrix[u][v] += 1
	# 计算相似性
	for u, related_users in self.user_sim_matrix.items():
	for v, count in related_users.items():
	self.user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(self.trainSet[u]) * len(self.trainSet[v]))
	# 针对目标用户U，找到其最相似的K个用户，产生N个推荐
	def recommend(self, user):
	K = self.n_sim_user
	N = self.n_rec_game
	rank = {}
	watched_games = self.trainSet[user]
	# 找到与目标用户最相似的K个用户
	for v, wuv in sorted(self.user_sim_matrix[user].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[0:K]:
	for game in self.trainSet[v]:
	if game in watched_games:
	continue
	rank.setdefault(game, 0)
	rank[game] += wuv * self.trainSet[v][game]
	# 产生推荐结果
	rec_games = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[0:N]
	return [game for game, _ in rec_games]
	# 初始化推荐系统
	uf_cf = UserBasedCF()
	uf_cf.get_dataset()
	uf_cf.calc_user_sim()
	# 为用户1推荐游戏
	recommended_games = uf_cf.recommend('user1')
	print(recommended_games)

Vue.js前端代码（展示推荐结果）：

vue复制代码

	<template>
	<div>
	<h2>游戏推荐</h2>
	<ul>
	<li v-for="game in recommendedGames" :key="game.id">{{ game.name }}</li>
	</ul>
	</div>
	</template>
	<script>
	import axios from 'axios';
	export default {
	data() {
	return {
	recommendedGames: []
	};
	},
	mounted() {
	this.fetchRecommendedGames();
	},
	methods: {
	fetchRecommendedGames() {
	axios.get('/api/recommend')
	.then(response => {
	this.recommendedGames = response.data;
	})
	.catch(error => {
	console.error('Error fetching recommended games:', error);
	});
	}
	}
	};
	</script>

五、系统实现与测试

1. 后端实现：
   • 搭建Flask或Django框架，实现API接口，用于处理前端请求和数据交互。
   • 编写数据库操作代码，实现用户信息、游戏信息和推荐结果的存储和查询。
   • 实现协同过滤算法，根据用户行为数据生成推荐结果。
2. 前端实现：
   • 使用Vue.js框架构建用户界面，包括用户注册、登录、游戏列表展示和推荐结果展示等功能。
   • 编写API请求代码，从后端获取推荐结果并展示在用户界面上。
3. 系统测试：
   • 对系统进行功能测试，确保各个模块能够正常工作。
   • 对推荐算法进行性能测试，评估推荐结果的准确性和稳定性。
   • 对系统进行安全测试，确保系统能够抵御常见的安全攻击。

六、结论与展望

本项目成功开发了一个基于Python+Vue.js框架的游戏推荐系统，实现了用户行为数据的收集和分析，以及基于协同过滤算法的个性化推荐。通过系统测试和评估，证明了该系统能够为用户提供准确的游戏推荐，提高了用户满意度和游戏平台的活跃度。未来，我们将继续优化推荐算法，提高推荐结果的准确性和稳定性，并探索更多创新性的推荐策略和方法。

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请注意，上述代码仅为示例，实际项目中需要根据具体需求进行调整和完善。同时，为了保障系统的安全性和稳定性，还需要进行更多的安全测试和性能优化工作。

运行截图

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