【图书管理与推荐系统】Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法+网站系统
一、介绍
图书管理与推荐系统。使用Python作为主要开发语言。前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面结构，后端采用Django作为逻辑处理，通过Ajax等技术实现数据交互通信。在图书推荐方面使用经典的协同过滤算法作为推荐算法模块。主要功能有：
- 角色分为普通用户和管理员
- 普通用户可注册、登录、查看图书、发布评论、收藏图书、对图书评分、借阅图书、归还图书、查看个人借阅、个人收藏、猜你喜欢（针对当前用户个性化推荐图书）
- 管理员可以管理图书以及用户信息
二、系统效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
视频+代码+介绍：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/kpq3wsbzgif4vkpi
四、协同过滤推荐算法介绍
协同过滤推荐算法是一种基于用户行为数据的推荐系统算法，其核心思想是利用用户之间的相似性来预测用户可能喜欢的物品。它主要有两个方向：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）和基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）。
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基于用户的协同过滤：找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的物品。这种方法的优点是能够发现用户的潜在兴趣，但计算成本较高，因为需要频繁计算用户之间的相似度。
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基于物品的协同过滤：直接基于物品之间的相似度来推荐。如果用户喜欢某个物品，系统会找出与该物品相似的其他物品推荐给用户。这种方法的计算效率较高，但可能不如基于用户的协同过滤那样能够发现用户的新兴趣。
协同过滤推荐算法的优点包括能够提供个性化推荐，并且不需要物品内容信息，仅依赖用户的历史行为数据。缺点是可能存在冷启动问题（新用户或新物品难以推荐），以及稀疏性问题（用户和物品之间的交互数据可能非常稀疏）。
以下是一段简单的基于物品的协同过滤推荐算法的Python示例代码：
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
# 假设有一个用户-物品评分矩阵
ratings = np.array([
[5, 3, 0, 1],
[4, 0, 0, 1],
[1, 1, 0, 5],
[1, 0, 5, 4],
[0, 1, 5, 4],
])
# 计算物品之间的余弦相似度
item_similarity = cosine_similarity(ratings.T)
# 将相似度矩阵转换为相似度评分
item_similarity[item_similarity < 0.5] = 0
# 为用户4推荐物品
user_id = 4
scores = np.dot(item_similarity, ratings) / np.array([np.abs(item_similarity).sum(axis=1)])
recommended_items = np.argsort(-scores[user_id])[:2] # 取分数最高的两个物品
print(f"Recommended items for user {user_id}: {recommended_items}")
这段代码首先计算了物品之间的余弦相似度，然后根据相似度和用户的历史评分来预测用户对未评分物品的评分，并推荐分数最高的两个物品。