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【毕业设计】电影推荐系统

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概述

电影推荐系统

主要实现

实现用户登录、评分、推荐,采用协同过滤算法

系统流程

用户注册、登录系统,对看过的电影进行评分,点击提交评分按钮,再点击查看推荐按钮即可看见推荐的电影列表。项目主页以及推荐结果如下: 首页

推荐

使用方法

1.首先将项目克隆到本地,用Pycharm打开movierecommend文件夹,并install项目依赖

2.将用到的csv文件导入mysql数据表中,详见数据库建表 ,配置好数据库;注意数据库相关代码(settings.py、views.py)可能都要进行修改以符合实际情况;(本项目端口号为3307,用户为root,密码为admin,database为MovieData);

3.命令行执行:

python manage.py makemigrationspython manage.py migratepython manage.py runserver

点击http://127.0.0.1:8000/ 即可查看注册登录以及评分页面。

注意登录后点击电影海报下面的星星对该电影评分,之后还要点击左上角的“提交评分”按钮才能将该评分数据存入mysql中,否则代码会报错。


项目依赖

1.Python3.6+django1.11 (python3.5亦可) 2.MySQL5.6 3.Jquery+CSS3+Html5

数据库建表处理

1.在MySQL中创建一个database,取好名字,比如MovieData;

2.在该数据库中创建moviegenre3和users_resulttable两张表,建表命令行如下:

CREATE TABLE moviegenre3(imdbId INT NOT NULL PRIMARY KEY,title varchar(300),poster varchar(600)); 
CREATE TABLE users_resulttable(userId INT NOT NULL,imdbId INT,rating DECIMAL(3,1));

3.通过命令行或者navicat等工具将项目data文件夹下的两张csv表分别导入上面创建好的两张table中。由于moviegenre3.csv中的超链接较复杂,建议使用navicat工具导入;users_resulttable表可以使用下面命令行导入:

load data infile "E:/MovieRecommend/data/users_resulttable.csv" into table users_resulttable fields terminated by ',' lines terminated by '\n' (userId,imdbId,rating);

注意,此表没有主键,增加主键操作为:

alter table users_resulttable add column id int auto_increment PRIMARY KEY; 

来源https://github.com/JaniceWuo/MovieRecommend#env

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玩篮球的小刀 • 7
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