计算机毕业设计：Python图书个性化推荐与可视化分析平台 Django框架 协同过滤推荐算法 可视化 书籍 数据分析 大数据 大模型（建议收藏）✅

博主介绍✌全网粉丝10W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python语言、Django框架、MySQL数据库、协同过滤推荐算法基于用户与基于物品、Echarts可视化工具、Bootstrap前端框架、HTML功能模块图书展示模块提供图书分类浏览、列表分页展示、详情页查看功能呈现图书名称、作者、出版社、价格、评分等完整信息用户互动模块支持用户注册登录、点赞收藏、评分评论操作个人中心集中管理收藏记录、评论内容及评分数据个性化推荐模块融合基于用户的协同过滤与基于物品的协同过滤双重算法依据用户行为精准推送契合偏好的图书数据可视化模块通过Echarts生成图书分类数量与评分分布双轴图、作者评分词云图、上架数量趋势折线图、图书类型占比饼图等多维度可视化图表后台管理模块支持图书信息、用户数据、评分记录、评论内容的增删改查操作提供系统权限管理与数据维护功能项目介绍本系统基于PythonDjango框架开发整合MySQL数据库与双重协同过滤推荐算法构建了覆盖图书浏览、用户互动、个性化推荐与后台管理的完整平台。前端采用Bootstrap构建响应式界面通过Echarts实现数据可视化图表展示。核心推荐模块同时实现基于用户和基于物品的协同过滤算法通过分析用户评分、收藏、评论等行为数据计算用户相似度与物品相似度为每位用户生成个性化推荐列表。系统提供图书分类浏览、详情查看、点赞收藏、评分评论等交互功能个人中心集中管理用户互动记录。后台支持图书与用户信息的全面管控。平台实现从数据采集、推荐计算到可视化呈现的全链路服务满足用户个性化阅读需求。2、项目界面1图书详情页该页面是图书推荐系统的图书详情页可展示图书的名称、作者、出版社、价格、评分、收藏人数等信息及详细介绍支持查看详情、收藏操作同时提供基于物品和基于用户的推荐图书模块还设有搜索、首页、标签、数据可视化、后台管理等功能模块入口。2图书信息列表该页面是图书推荐系统的首页以热度排序展示图书信息支持分页浏览同时提供搜索功能还设有最近更新、基于用户推荐图书模块系统还包含标签、数据可视化、后台管理等功能模块入口方便用户进行图书查找与系统管理。3图书推荐基于用户基于图书该页面是图书推荐系统的图书详情交互页提供基于物品和基于用户的推荐图书模块支持更换推荐内容同时设有评论输入与提交功能方便用户对图书进行评价交流系统还包含首页、标签、数据可视化、后台管理等功能模块入口。4图书点赞收藏、评分该页面是图书推荐系统的图书详情页可展示图书的作者、出版社、价格、评分、收藏人数等信息及详细介绍支持查看详情、收藏、添加评分操作同时提供基于物品和基于用户的推荐图书模块还设有搜索、首页、标签、数据可视化、后台管理等功能模块入口。5可视化分析1----图书分类数量与图书评分该页面是图书推荐系统的数据可视化分析页通过双轴图表展示图书分类数量与对应评分分布情况同时提供分类数量图书评分、作者评分词云、图书上架数量曲线、分类占比图等多种可视化分析选项系统还设有首页、标签、后台管理等功能模块入口。6可视化分析2----词云图分析该页面是图书推荐系统的作者评分词云可视化页以词云形式直观展示不同作者及其对应评分的分布情况文字大小体现评分权重同时系统还设有首页、标签、其他数据可视化选项及后台管理等功能模块入口方便用户进行多维度数据查看与系统管理。7图书上架数量分析该页面是图书推荐系统的图书上架数量趋势可视化页通过折线图展示不同年份的图书上架数量变化情况可直观呈现上架量的波动趋势同时系统还设有首页、标签、其他数据可视化选项及后台管理等功能模块入口方便用户进行多维度数据查看与系统管理。8图书类型占比分析该页面是图书推荐系统的图书分类占比可视化页通过饼图展示不同类别图书的数量占比情况可直观呈现各分类的占比权重同时系统还设有首页、标签、其他数据可视化选项及后台管理等功能模块入口方便用户进行多维度数据查看与系统管理。9图书分类该页面是图书推荐系统的图书分类浏览页以分类标签形式展示所有图书类别用户可点击标签查看对应类别图书同时设有最近更新、基于用户推荐图书模块系统还包含首页、数据可视化、后台管理等功能模块入口方便用户进行图书查找与系统管理。10个人信息-----我的收藏、评论、评分该页面是图书推荐系统的个人信息管理页可展示用户的用户名、邮箱等信息支持查看我的收藏、我的评论、我的评分还能进行密码、账号、邮箱等信息的修改与重置操作同时系统设有最近更新、基于用户推荐图书模块及首页、标签、数据可视化、后台管理等功能入口。11注册登录该页面是图书推荐系统的用户登录页提供用户名与密码输入框及登录按钮同时设有注册入口方便新用户注册账号登录成功后可进入系统使用图书推荐、数据可视化、个人信息管理等功能。12后台数据管理该页面是图书推荐系统的后台图书管理页以列表形式展示图书的ID、名称、作者、出版社、价格、评分、描述等信息支持增加、删除图书操作同时系统还设有首页、偏好、标签、用户、评分信息、评论等功能模块入口方便管理员进行系统管理。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统以Python为开发语言采用Django框架构建后端架构实现路由分发、模型定义、视图逻辑及用户认证等核心功能。数据存储选用MySQL关系型数据库保障用户信息、图书数据及互动记录的持久化与高效查询。推荐算法核心采用协同过滤技术同时实现基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤双重算法通过计算用户相似度与物品相似度生成个性化推荐结果。前端界面借助Bootstrap框架搭建响应式布局配合Echarts可视化库实现多维度图表展示HTML模板渲染页面内容。整体技术架构覆盖用户交互、推荐计算、数据管理与可视化呈现的完整业务流程。二、功能模块详细介绍图书展示模块该模块提供图书分类标签浏览功能用户点击分类标签即可查看对应类别图书列表。首页以热度排序展示图书信息采用分页机制避免单次加载数据过多。图书详情页完整呈现书名、作者、出版社、价格、评分、收藏人数及内容简介等详细信息方便用户全面了解图书情况。列表页面集成搜索功能支持按关键词快速定位目标图书。用户互动模块该模块支持用户注册与登录功能采用Django认证系统保障账户安全。用户在图书详情页可进行点赞、收藏、评分、评论等操作所有互动记录实时存储至数据库。个人中心页面集中展示我的收藏、我的评论、我的评分三项记录支持用户查看与管理个人互动数据同时提供账号密码、邮箱等信息的修改重置功能。个性化推荐模块该模块融合基于用户的协同过滤与基于物品的协同过滤两种推荐算法。基于用户的协同过滤通过分析当前用户与其他用户的评分相似度找到相似用户群体将其喜爱的图书推荐给当前用户。基于物品的协同过滤则依据用户历史行为计算物品之间的相似度推荐与用户曾互动图书相似的其他图书。详情页同时展示两种推荐结果并支持更换推荐内容为用户提供多样化选择。数据可视化模块该模块通过Echarts生成多维度数据分析图表。双轴图展示图书分类数量与对应评分分布情况折线图呈现不同年份图书上架数量变化趋势饼图展示各类别图书数量占比词云图以文字大小体现作者评分权重。用户可在可视化页面切换不同分析维度直观了解图书数据的整体特征与分布规律。后台管理模块该模块面向系统管理员以表格形式展示图书的ID、名称、作者、出版社、价格、评分、描述等信息支持新增图书、删除图书等操作。同时提供用户信息管理、评分记录管理、评论内容管理功能便于管理员全面管控系统数据保障平台有序运行。三、项目总结本系统构建了集图书浏览、用户互动、个性化推荐、数据可视化与后台管理于一体的完整图书推荐平台。核心推荐模块采用基于用户和基于物品的双重协同过滤算法通过分析用户评分、收藏、评论等行为数据为每位用户生成精准的个性化推荐列表。前端提供图书分类浏览、详情查看、点赞收藏、评分评论等丰富的交互功能个人中心集中管理用户互动记录。数据可视化模块以图表形式直观呈现图书分类数量、评分分布、上架趋势、类型占比等关键指标。后台管理系统保障图书与用户数据的高效维护。平台实现从用户行为采集、推荐计算到可视化呈现的全链路服务有效满足用户个性化阅读需求。4、核心代码# -*-coding:utf-8-*-importos os.environ[DJANGO_SETTINGS_MODULE]recommend.settingsimportdjango django.setup()fromitem.modelsimport*frommathimportsqrt,powimportoperatorfromdjango.db.modelsimportSubquery,Q,Count# from django.shortcuts import render,render_to_responseclassUserCf:# 获得初始化数据def__init__(self,all_user):self.all_userall_user# 通过用户名获得列表仅调试使用defgetItems(self,username1,username2):returnself.all_user[username1],self.all_user[username2]# 计算两个用户的皮尔逊相关系数defpearson(self,user1,user2):# 数据格式为房源id浏览此sum_xy0.0# user1,user2 每项打分的成绩的累加n0# 公共浏览次数sum_x0.0# user1 的打分总和sum_y0.0# user2 的打分总和sumX20.0# user1每项打分平方的累加sumY20.0# user2每项打分平方的累加formovie1,score1inuser1.items():ifmovie1inuser2.keys():# 计算公共的浏览次数n1sum_xyscore1*user2[movie1]sum_xscore1 sum_yuser2[movie1]sumX2pow(score1,2)sumY2pow(user2[movie1],2)ifn0:# print(p氏距离为0)return0moleculesum_xy-(sum_x*sum_y)/n# 分子denominatorsqrt((sumX2-pow(sum_x,2)/n)*(sumY2-pow(sum_y,2)/n))# 分母ifdenominator0:return0rmolecule/denominatorreturnr# 计算与当前用户的距离获得最临近的用户defnearest_user(self,current_user,n1):distances{}# 用户相似度# 遍历整个数据集foruser,rate_setinself.all_user.items():# 非当前的用户ifuser!current_user:distanceself.pearson(self.all_user[current_user],self.all_user[user])# 计算两个用户的相似度distances[user]distance closest_distancesorted(distances.items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)# 最相似的N个用户print(closest user:,closest_distance[:n])returnclosest_distance[:n]# 给用户推荐房源defrecommend(self,username,n3):recommend{}nearest_userself.nearest_user(username,n)foruser,scoreindict(nearest_user).items():# 最相近的n个用户formovies,scoresinself.all_user[user].items():# 推荐的用户的房源列表ifmoviesnotinself.all_user[username].keys():# 当前username没有看过ifmoviesnotinrecommend.keys():# 添加到推荐列表中recommend[movies]scores*score# 对推荐的结果按照房源# 浏览次数排序returnsorted(recommend.items(),keyoperator.itemgetter(1),reverseTrue)# 基于用户的推荐defrecommend_by_user_id(user_id):user_preferUserTagPrefer.objects.filter(user_iduser_id).order_by(-score).values_list(tag_id,flatTrue)current_userUser.objects.get(iduser_id)# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签选过的话就从标签中找# 没有的话就按照浏览度推荐15个ifcurrent_user.rate_set.count()0:iflen(user_prefer)!0:movie_listxiangmu.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:movie_listxiangmu.objects.order_by(-c9)[:15]returnmovie_list# 选取评分最多的10个用户users_rateRate.objects.values(user).annotate(mark_numCount(user)).order_by(-mark_num)user_ids[user_rate[user]foruser_rateinusers_rate]user_ids.append(user_id)usersUser.objects.filter(id__inuser_ids)#users 为评分最多的10个用户all_user{}foruserinusers:ratesuser.rate_set.all()#查出10名用户的数据rate{}# 用户有给房源打分 在rate和all_user中进行设置ifrates:foriinrates:rate.setdefault(str(i.movie.id),i.mark)#填充房源数据all_user.setdefault(user.username,rate)else:# 用户没有为房源打过分设为0all_user.setdefault(user.username,{})user_cfUserCf(all_userall_user)recommend_list[each[0]foreachinuser_cf.recommend(current_user.username,15)]movie_listlist(xiangmu.objects.filter(id__inrecommend_list).order_by(-c9)[:15])other_length15-len(movie_list)ifother_length0:fix_listxiangmu.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id)).order_by(-collect)forfixinfix_list:iffixnotinmovie_list:movie_list.append(fix)iflen(movie_list)15:breakreturnmovie_list# 计算相似度defsimilarity(movie1_id,movie2_id):movie1_setRate.objects.filter(movie_idmovie1_id)# movie1的打分用户数movie1_summovie1_set.count()# movie_2的打分用户数movie2_sumRate.objects.filter(movie_idmovie2_id).count()# 两者的交集commonRate.objects.filter(user_id__inSubquery(movie1_set.values(user_id)),moviemovie2_id).values(user_id).count()# 没有人给当前房源打分ifmovie1_sum0ormovie2_sum0:return0similar_valuecommon/sqrt(movie1_sum*movie2_sum)#余弦计算相似度returnsimilar_value#基于物品defrecommend_by_item_id(user_id,k15):# 前三的tag用户评分前三的房源user_preferUserTagPrefer.objects.filter(user_iduser_id).order_by(-score).values_list(tag_id,flatTrue)user_preferlist(user_prefer)[:3]print(user_prefer,user_prefer)current_userUser.objects.get(iduser_id)# 如果当前用户没有打分 则看是否选择过标签选过的话就从标签中找# 没有的话就按照浏览度推荐15个ifcurrent_user.rate_set.count()0:iflen(user_prefer)!0:movie_listxiangmu.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:movie_listxiangmu.objects.order_by(-c9)[:15]print(from here)returnmovie_list# most_tags Tags.objects.annotate(tags_sumCount(name)).order_by(-tags_sum).filter(movie__rate__user_iduser_id).order_by(-tags_sum)# 选用户最喜欢的标签中的房源用户没看过的30部对这30部房源计算距离最近un_watchedxiangmu.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id),tags__inuser_prefer).order_by(?)[:30]# 看过的房源watchedRate.objects.filter(user_iduser_id).values_list(movie_id,mark)distances[]names[]# 在未看过的房源中找到forun_watched_movieinun_watched:forwatched_movieinwatched:ifun_watched_movienotinnames:names.append(un_watched_movie)distances.append((similarity(un_watched_movie.id,watched_movie[0])*watched_movie[1],un_watched_movie))#加入相似的房源distances.sort(keylambdax:x[0],reverseTrue)print(this is distances,distances[:15])recommend_list[]formark,movieindistances:iflen(recommend_list)k:breakifmovienotinrecommend_list:recommend_list.append(movie)# print(this is recommend list, recommend_list)# 如果得不到有效数量的推荐 按照未看过的房源中的热度进行填充print(recommend list,recommend_list)returnrecommend_listif__name____main__:# similarity(2003, 2008)print(recommend_by_item_id(1799))5、项目列表6、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看【用户名】、【专栏名称】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式