Python Django網(wǎng)頁界面協(xié)同過濾推薦算法實(shí)現(xiàn)商品管理與推薦

更新時(shí)間：2023年11月22日 09:25:20 作者：子午

商品管理與推薦系統(tǒng),本系統(tǒng)使用Python作為主要開發(fā)語言,前端采用HTML、CSS、BootStrap等技術(shù)搭建顯示界面,后端采用Django框架處理用戶的請求響應(yīng)

介紹

創(chuàng)新點(diǎn)：使用協(xié)同過濾算法，以用戶對商品的評分作為依據(jù)，在猜你喜歡界面中實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前登錄用戶的個(gè)性化推薦。

主要功能有：

系統(tǒng)分為用戶和管理員兩個(gè)角色。
用戶可以登錄、注冊、查看商品、購買商品、添加購物車、發(fā)布評論、對商品進(jìn)行評分、查看購物車、編輯個(gè)人信息、充值等操作

管理員在后臺(tái)管理系統(tǒng)中可以對用戶和商品進(jìn)行管理

系統(tǒng)功能效果圖片展示

協(xié)同過濾算法介紹

協(xié)同過濾算法是一種廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)的技術(shù)，它基于一個(gè)簡單的假設(shè)：如果兩個(gè)人在過去喜歡相同的東西，那么他們在將來也有可能喜歡相似的東西。這種算法通常分為兩類：基于用戶的協(xié)同過濾和基于物品的協(xié)同過濾。

基于用戶的協(xié)同過濾：這種方法首先找出與目標(biāo)用戶興趣相似的其他用戶，然后根據(jù)這些相似用戶的喜好來推薦物品給目標(biāo)用戶。
基于物品的協(xié)同過濾：與之相反，這種方法先找出與目標(biāo)物品相似的其他物品，然后把這些物品推薦給那些喜歡目標(biāo)物品的用戶。

現(xiàn)在，讓我們用Python實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的基于用戶的協(xié)同過濾算法。我們將創(chuàng)建一個(gè)小型的電影評分?jǐn)?shù)據(jù)集，并基于用戶的評分相似性來推薦電影。

import numpy as np
# 創(chuàng)建一個(gè)用戶-電影評分矩陣
ratings = np.array([
    [5, 4, 1, 1, 3],
    [3, 2, 1, 3, 3],
    [4, 3, 3, 1, 5],
    [3, 3, 1, 2, 4],
    [1, 5, 5, 2, 1],
])
def cosine_similarity(v1, v2):
    """計(jì)算兩個(gè)向量之間的余弦相似度"""
    return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))
def recommend_movies(ratings, user_index):
    """為指定用戶推薦電影"""
    scores = []
    target = ratings[user_index]
    for i, user_ratings in enumerate(ratings):
        if i != user_index:
            score = cosine_similarity(target, user_ratings)
            scores.append((i, score))
    scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    print("最相似的用戶索引和相似度分?jǐn)?shù):", scores)
    # 取出最相似用戶的評分
    similar_user_ratings = ratings[scores[0][0]]
    # 找出該用戶未評分但相似用戶評分高的電影
    recommendations = []
    for i in range(len(similar_user_ratings)):
        if target[i] == 0 and similar_user_ratings[i] >= 4:
            recommendations.append(i)
    return recommendations
# 推薦電影給用戶0
print("推薦給用戶0的電影索引:", recommend_movies(ratings, 0))

這段代碼中，我們首先定義了一個(gè)簡單的用戶-電影評分矩陣，然后使用余弦相似度計(jì)算不同用戶之間的相似度?；谶@些相似度分?jǐn)?shù)，我們找出與目標(biāo)用戶最相似的用戶，然后推薦那些目標(biāo)用戶未評分但相似用戶評分較高的電影。這就是一個(gè)基本的協(xié)同過濾推薦示例。

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