实战向 Python 汽车推荐系统 Django框架 可视化 协同过滤算法 数据分析 大数据 机器学习（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mysql数据库django框架echarts可视化两种协同过滤推荐算法html功能模块首页展示模块数据可视化模块车型详情模块汽车推荐模块品牌分类模块后台管理模块评论交互模块项目介绍本项目是面向大数据方向毕业设计的汽车推荐系统以python为核心开发语言依托django框架搭建web架构搭配mysql数据库存储汽车相关数据通过html搭建前端交互界面。系统集成两种协同过滤推荐算法可基于用户偏好或车型特性完成个性化推荐同时借助echarts生成多类数据可视化图表直观呈现汽车品牌、价格、上市趋势等分析结果配套完整后台管理功能实现数据维护与系统运营满足汽车推荐与数据分析的全流程需求。2、项目界面1汽车数据该页面是基于Python的汽车推荐系统首页设有搜索提交功能包含热度排序模块展示热门车型新上市车型模块呈现新款车型同时提供标签、数据可视化、登录、注册、后台管理等导航入口。2汽车数据品牌数量该页面是基于Python的汽车推荐系统的数据可视化页面设有搜索提交功能通过柱状图与折线图结合的双轴图表直观展示不同汽车品牌的数量与价格分布情况同时保留首页、标签、登录等导航入口。3汽车数据品牌词云图分析该页面是基于Python的汽车推荐系统的数据可视化页面设有搜索提交功能数据可视化下拉菜单包含品牌数量价格、品牌评分词云等多个可视化选项主体以词云图直观呈现各汽车品牌的评分相关热度分布同时保留首页、标签等导航入口。4汽车品牌数据占比该页面是基于Python的汽车推荐系统数据可视化界面顶部有系统标题、搜索提交栏及青绿色导航栏导航栏包含数据可视化下拉菜单主体以饼图直观展示各汽车品牌的占比分布支持鼠标交互查看详情整体布局清晰直观呈现品牌分布数据。5汽车数据详情页面该页面是基于Python的汽车推荐系统详情页顶部有系统标题、搜索提交栏及管理员导航栏主体展示车型详细信息包含图片、品牌、价格、评分、标签及用户评价提供收藏、打分功能底部设有基于物品推荐的汽车推荐模块右侧展示新上市车型列表。6基于用户推荐汽车基于物品推荐汽车该页面是基于Python的汽车推荐系统的推荐与评论模块左侧展示基于物品推荐的汽车列表支持换一批操作右侧呈现基于用户推荐的汽车列表同样支持换一批下方设有评论输入框与提交评论按钮方便用户发表评论。7汽车品牌分类该页面是基于Python的汽车推荐系统的标签页顶部设有系统标题、搜索提交栏与导航栏主体区域以汽车分类模块展示各汽车品牌标签方便用户按品牌筛选右侧同步展示新上市车型列表便于用户快速查看新款车型信息。8汽车上市数量该页面是基于Python的汽车推荐系统的数据可视化页面顶部设有系统标题、搜索提交栏与导航栏数据可视化下拉菜单包含多个可视化选项主体以折线图直观展示不同年份的汽车发行数量变化趋势呈现汽车发行数量的时间分布情况。9后台数据管理该页面是基于Python的汽车推荐系统后台管理首页左侧为导航栏主体区域设有快捷操作入口可快速进入偏好、标签、汽车、用户、评分信息、评论、评论点赞等管理模块下方展示最近动作记录呈现管理员的操作日志。3、项目说明一、技术栈简要说明本项目采用Python作为核心开发语言搭配MySQL数据库实现汽车相关数据的稳定存储与高效查询通过Django框架搭建Web应用架构利用HTML构建交互友好的前端界面借助Echarts可视化库生成多样化数据图表集成两种协同过滤推荐算法完成个性化汽车推荐功能开发适配大数据方向毕业设计需求。二、功能模块详细介绍首页展示模块作为系统入口设有搜索与提交功能包含热度排序和新上市车型两个核心展示区域分别呈现热门车型和最新上市车型同时提供标签、数据可视化、登录、注册、后台管理等导航入口方便用户快速跳转至各功能模块整体布局清晰操作便捷。数据可视化模块包含多个子页面可通过柱状图与折线图结合的双轴图表展示不同汽车品牌的数量与价格分布用词云图呈现各汽车品牌的评分相关热度用饼图展示汽车品牌占比分布且支持鼠标交互查看详情用折线图展示不同年份汽车发行数量的变化趋势直观呈现汽车相关数据的分析结果。车型详情模块展示具体车型的完整信息包括车型名称、品牌、价格、发行日期、综合评分、标签及用户评价支持用户对车型进行收藏和打分操作底部设有基于物品的汽车推荐模块右侧同步展示新上市车型列表为用户提供更多相关车型参考。汽车推荐模块分为基于用户和基于物品两种推荐方式左侧展示基于物品推荐的汽车列表右侧呈现基于用户推荐的汽车列表两个列表均支持“换一批”操作方便用户切换推荐结果下方设有评论输入框和提交按钮允许用户发表对车型的评价。品牌分类模块以标签形式展示各类汽车品牌方便用户按品牌快速筛选车型右侧同步展示新上市车型列表用户可在筛选品牌的同时快速查看最新上市的相关车型提升筛选效率和用户体验。后台管理模块为管理员提供系统运维入口左侧设有导航栏主体区域包含快捷操作入口可快速进入偏好、标签、汽车、用户、评分信息、评论、评论点赞等管理子模块下方展示管理员最近操作日志便于管理员进行数据维护和系统管理。评论交互模块嵌入在推荐模块页面中提供评论输入框和提交按钮用户可输入对车型的评价并提交同时可查看其他用户的评论内容实现用户之间的互动交流为其他用户选择车型提供参考。三、项目总结本项目是一款适配大数据方向毕业设计的Python汽车推荐系统整合了数据展示、可视化分析、个性化推荐、后台管理等全流程功能依托Python、MySQL、Django等技术栈实现了汽车数据的高效管理与直观呈现通过两种协同过滤推荐算法满足用户个性化需求。系统界面简洁友好操作便捷功能完善既实现了汽车数据的可视化分析又提供了精准的个性化推荐服务同时配套完整的后台管理功能可满足汽车推荐与数据管理的实际需求也为大数据相关方向的毕业设计提供了完整的实践案例具有一定的实用性和参考价值。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):# 数据格式为新能源汽车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forcar1,score1inuser1.items():ifcar1inuser2.keys():# 计算公共的浏览次数n1sum_xyscore1*user2[car1]sum_xscore1 sum_yuser2[car1]sumX2pow(score1,2)sumY2pow(user2[car1],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]# 给用户推荐新能源汽车defrecommend(self,username,n3):recommend{}nearest_userself.nearest_user(username,n)foruser,scoreindict(nearest_user).items():# 最相近的n个用户forcars,scoresinself.all_user[user].items():# 推荐的用户的新能源汽车列表ifcarsnotinself.all_user[username].keys():# 当前username没有看过ifcarsnotinrecommend.keys():# 添加到推荐列表中recommend[cars]scores*score# 对推荐的结果按照新能源汽车# 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:car_listxiangmu.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:car_listxiangmu.objects.order_by(-c9)[:15]returncar_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{}# 用户有给新能源汽车打分 在rate和all_user中进行设置ifrates:foriinrates:rate.setdefault(str(i.car.id),i.mark)#填充新能源汽车数据all_user.setdefault(user.username,rate)else:# 用户没有为新能源汽车打过分设为0all_user.setdefault(user.username,{})user_cfUserCf(all_userall_user)recommend_list[each[0]foreachinuser_cf.recommend(current_user.username,15)]car_listlist(xiangmu.objects.filter(id__inrecommend_list).order_by(-c9)[:15])other_length15-len(car_list)ifother_length0:fix_listxiangmu.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id)).order_by(-collect)forfixinfix_list:iffixnotincar_list:car_list.append(fix)iflen(car_list)15:breakreturncar_list# 计算相似度defsimilarity(car1_id,car2_id):car1_setRate.objects.filter(car_idcar1_id)# car1的打分用户数car1_sumcar1_set.count()# car_2的打分用户数car2_sumRate.objects.filter(car_idcar2_id).count()# 两者的交集commonRate.objects.filter(user_id__inSubquery(car1_set.values(user_id)),carcar2_id).values(user_id).count()# 没有人给当前新能源汽车打分ifcar1_sum0orcar2_sum0:return0similar_valuecommon/sqrt(car1_sum*car2_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用户评分前三的新能源汽车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:car_listxiangmu.objects.filter(tags__inuser_prefer)[:15]else:car_listxiangmu.objects.order_by(-c9)[:15]print(from here)returncar_list# most_tags Tags.objects.annotate(tags_sumCount(name)).order_by(-tags_sum).filter(car__rate__user_iduser_id).order_by(-tags_sum)# 选用户最喜欢的标签中的新能源汽车用户没看过的30部对这30部新能源汽车计算距离最近un_watchedxiangmu.objects.filter(~Q(rate__user_iduser_id),tags__inuser_prefer).order_by(?)[:30]# 看过的新能源汽车watchedRate.objects.filter(user_iduser_id).values_list(car_id,mark)distances[]names[]# 在未看过的新能源汽车中找到forun_watched_carinun_watched:forwatched_carinwatched:ifun_watched_carnotinnames:names.append(un_watched_car)distances.append((similarity(un_watched_car.id,watched_car[0])*watched_car[1],un_watched_car))#加入相似的新能源汽车distances.sort(keylambdax:x[0],reverseTrue)print(this is distances,distances[:15])recommend_list[]formark,carindistances:iflen(recommend_list)k:breakifcarnotinrecommend_list:recommend_list.append(car)# print(this is recommend list, recommend_list)# 如果得不到有效数量的推荐 按照未看过的新能源汽车中的热度进行填充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