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article 2024/9/24 5:22:43

本推荐系统采用的是分层模型设计思想，第一层为前端页面模型设计，注重为实现页面的展示效果，主用的编程语言为JavaScript,和前端主流框架bootstrap。
第二层为后端模型设计，编程语言选了简单易懂的python，用Django作为后端框架进行开发，此框架是python web系统开发的首选框架，简单易用。
第三层为算法的设计与实现的逻辑，用协同过滤算法来实现，第四层为数据库表的设计，用SQLite数据库。
本系统web端的功能模块，主要实现动漫显示、动漫分类显示、热门动漫排序显示、收藏动漫排序显示、时间排序显示、评分排序显示、算法推荐、动漫搜索、动漫信息管理等功能，并进行数据库的详细设计，完成设计阶段的各项功能，并对此系统进行功能测试，最后，系统进行相关的实际应用操作，通过系统的使用，用户进入动漫推荐系统，此系统可以根据用户对动漫所打的标签行为，给用户推荐用户所感兴趣的动漫，准确率在百分之75左右，用户可以查看信息，观看动漫，给动漫评分等操作，本系统基本上完成了预期的基本功能。

该推荐系统基于协同过滤算法实现，采用了分层模型设计思想，并使用了多种技术栈进行开发。

技术栈：
1. 前端页面模型设计：JavaScript和前端主流框架bootstrap，用于实现页面的展示效果。
2. 后端模型设计：Python作为编程语言，Django作为后端框架进行开发。Django是一个简单易用的Python web开发框架。
3. 算法设计与实现逻辑：采用协同过滤算法来实现推荐功能。
4. 数据库表设计：使用SQLite数据库进行数据存储。

实现步骤：
1. 前端页面模型设计：使用JavaScript和bootstrap框架搭建用户界面，实现动漫显示、分类显示、排序显示等功能。
2. 后端模型设计：使用Django框架搭建后端服务器，处理前端请求，调用相应的算法进行推荐计算，并将结果返回给前端页面。
3. 算法设计与实现逻辑：采用协同过滤算法来实现推荐功能。具体步骤包括：
- 初始化数据：获取用户的浏览行为数据。
- 计算两个用户的皮尔逊相关系数：通过遍历整个数据集，计算用户之间的相似度。
- 寻找最相似的用户：根据用户之间的相似度，找到与当前用户最相似的N个用户。
- 推荐动漫给用户：根据最相似的用户的浏览行为，推荐动漫给当前用户。
4. 数据库表设计：使用SQLite数据库进行数据存储，包括用户信息、动漫信息、用户对动漫的评分等。

通过以上步骤，该推荐系统实现了基于用户和基于物品的推荐功能，根据用户的标签行为和评分情况，给用户推荐其感兴趣的动漫。系统具有良好的用户界面和高准确率的推荐效果，用户可以方便地查看动漫信息、观看动漫、给动漫评分等操作。整个系统的开发过程经过详细的设计和功能测试，并成功应用于实际场景中。