1.Python实现在线电影推荐系统 基于用户、电影电影项目的系统系统协同过滤推荐在线电影系统 代码实现源代码
2.**采集采集源码
3.Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

Python实现在线电影推荐系统 基于用户、项目的源码源码协同过滤推荐在线电影系统 代码实现源代码

       Python实现在线**推荐系统基于用户、项目的电影电影协同过滤推荐

       项目简介

       开发工具和实现技术采用pycharmprofessional版本，Python3.8版本，系统系统Django3.1.1版本，源码源码收益性公式源码MySQL8.0.版本。电影电影通过Bootstrap样式、系统系统JavaScript脚本、源码源码jQuery脚本、电影电影layer弹窗组件、系统系统webuploader文件上传组件来构建系统界面。源码源码

       项目目录、电影电影数据库结构详细设计，系统系统包含auth_group、源码源码源码定点小数单位auth_group_permissions等表，用于权限管理，django_admin_log表记录操作记录，django_session保存会话信息，以及自定义的user、movie、type等表。

       代码实现包括前台登录、注册、首页、**详情等前端功能，以及基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法的后端逻辑。

       系统配置文件settings.py，设置项目全局配置，小说采集规则源码如数据库连接、静态文件路径等。

       实现界面

       包括前台登录、注册、首页、**详情页面，以及用户个人信息、修改个人信息、评分记录等功能。后台界面提供登录、首页、**列表管理、编辑或添加**等功能。

       专业团队长期研究协同过滤推荐算法，员工绩效统计源码欢迎交流学习。后续将更新更多推荐算法，关注qq以获取最新动态。

**采集采集源码

       网络上流行的**采集程序包括《光线CMS》、《飞飞影视采集系统》及《马克斯采集系统》等。其中，《光线CMS》以《百度影音》作为主流播放器，具有较高的安装率，是主流播放器之一。《飞飞影视采集系统》则以QVOD为主流播放器，同时也能采集百度影音、皮皮影视、酷6视频等资源。而《马克斯采集系统》也有不少用户在使用。cf自动跳源码

       在影视网站方面，知名网站《爱放**》和《放放**》采用的都是《飞飞影视系统》。而《金海影视网》和《北京**网》等网站则采用《光线CMS》的影视系统。

       这些采集程序的出现，为用户提供了丰富的资源和便捷的观影体验。它们以不同的主流播放器为基础，涵盖了广泛的视频资源。在用户选择适合自己的采集程序时，可以根据自身需求和喜好，考虑主流播放器的兼容性和资源的丰富度。

       《光线CMS》、《飞飞影视采集系统》和《马克斯采集系统》等程序的广泛应用，反映了它们在资源采集、播放体验等方面的优秀表现。对于影视网站而言，选择合适的采集程序，能够有效提升用户体验，吸引更多用户。

       总的来说，**采集程序的多样性和功能性为用户提供了多元化的观影选择。通过比较不同程序的特点，用户可以更精准地找到符合自己需求的工具，从而享受更加丰富和便捷的在线观影体验。

扩展资料

       采集的一种，指从网络中大量搜集和下载主要目标为**的资源到本地数据库的活动。 **采集和其他采集等的原理是相同的，通过XMLHTTP 技术，确定采集目标，内容，运行预先设置好的程序，从而获取所需要的内容，**采集呢，也是利用这个原理，最近网络上流行的一两种**采集程序，都做得相当的好，采集目的地也又多，并且方便，可以使站长更方便的拥有数据，比如乐思**采集系统。

Python和Django的基于协同过滤算法的**推荐系统源码及使用手册

       软件及版本

       以下为开发相关的技术和软件版本：

       服务端：Python 3.9

       Web框架：Django 4

       数据库：Sqlite / Mysql

       开发工具IDE：Pycharm

       **推荐系统算法的实现过程

       本系统采用用户的历史评分数据与**之间的相似度实现推荐算法。

       具体来说，这是基于协同过滤（Collaborative Filtering）的一种方法，具体使用的是基于项目的协同过滤。

       以下是系统推荐算法的实现步骤：

       1. 数据准备：首先，从数据库中获取所有用户的评分数据，存储在Myrating模型中，包含用户ID、**ID和评分。使用pandas库将这些数据转换为DataFrame。

       2. 构建评分矩阵：使用用户的评分数据构建评分矩阵，行代表用户，列代表**，矩阵中的元素表示用户对**的评分。

       3. 计算**相似度：计算**之间的相似度矩阵，通常通过皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）来衡量。

       4. 处理新用户：对于新用户，推荐一个默认**（ID为的**），创建初始评分记录。

       5. 生成推荐列表：计算其他用户的评分与当前用户的评分之间的相似度，使用这些相似度加权其他用户的评分，预测当前用户可能对未观看**的评分。

       6. 选择推荐**：从推荐列表中选择前部**作为推荐结果。

       7. 渲染推荐结果：将推荐的**列表传递给模板，并渲染成HTML页面展示给用户。

       系统功能模块

       主页**列表、**详情、**评分、**收藏、**推荐、注册、登录

       项目文件结构核心功能代码

       显示**详情评分及收藏功能视图、根据用户评分获取相似**、推荐**视图函数

       系统源码及运行手册

       下载并解压源文件后，使用Pycharm打开文件夹movie_recommender。

       在Pycharm中，按照以下步骤运行系统：

       1. 创建虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：python -m venv venv

       2. 进入虚拟环境：在Pycharm的Terminal终端输入命令：venv\Scripts\activate.bat

       3. 安装必须依赖包：在终端输入命令：pip install -r requirements.txt -i /simple

       4. 运行程序：直接运行程序（连接sqllite数据库）或连接MySQL。