django根据个人书单用协同过滤算法推荐可能喜欢的书的相关代码

以下是一个简单的 Django 应用，它使用协同过滤算法根据个人书单推荐可能喜欢的书。该应用基于 Python 的 Pandas 和 Scikit-learn 库。

首先，我们需要创建一个 Django 模型来存储书籍信息：

from django.db import models

class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    author = models.CharField(max_length=200)
    genre = models.CharField(max_length=200)
    description = models.TextField()
    cover_image = models.ImageField(upload_to='book_covers/')

接下来，我们需要创建一个 Django 视图来处理推荐请求。在视图中，我们首先获取当前用户的书单，然后使用协同过滤算法计算出与该用户兴趣相似的其他用户，并找到这些用户喜欢的书籍。最后，我们返回推荐的书籍列表。

import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def recommend_books(request):
    # 获取当前用户的书单
    user_books = request.user.book_set.all()

    # 将书单转换为 Pandas DataFrame
    user_book_list = [(book.title, book.genre) for book in user_books]
    user_book_df = pd.DataFrame(user_book_list, columns=['title', 'genre'])

    # 获取所有用户的书单
    all_users = User.objects.all()
    all_user_books = []
    for user in all_users:
        books = user.book_set.all()
        book_list = [(book.title, book.genre) for book in books]
        all_user_books.append((user.id, pd.DataFrame(book_list, columns=['title', 'genre'])))

    # 计算与当前用户兴趣相似的其他用户
    similarities = []
    for user_id, user_books_df in all_user_books:
        similarity = cosine_similarity(user_book_df, user_books_df).mean()
        similarities.append((user_id, similarity))
    similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

    # 找到其他用户喜欢的书籍并去重
    recommended_books = []
    for user_id, similarity in similarities:
        if user_id == request.user.id:
            continue
        books = all_user_books[user_id-1][1]
        for index, row in books.iterrows():
            if row['title'] not in user_book_df['title'].tolist():
                recommended_books.append(row['title'])
    recommended_books = list(set(recommended_books))

    # 返回推荐的书籍列表
    books = Book.objects.filter(title__in=recommended_books)
    return render(request, 'recommendations.html', {'books': books})

最后，我们在 Django 模板中显示推荐的书籍列表：

{% for book in books %}
<div class="book">
    <img src="{{ book.cover_image.url }}" alt="{{ book.title }}">
    <h3>{{ book.title }}</h3>
    <p>{{ book.description }}</p>
</div>
{% endfor %}

这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的优化和改进，例如使用更复杂的推荐算法、考虑用户行为时间和频率等。