基于Python、MySQL、Django框架的商品推荐系统推荐功能实现代码

由于商品推荐系统是一个较为复杂的系统，需要综合使用多种算法，包括协同过滤、内容过滤、深度学习等，因此代码实现会比较复杂。在这里，我可以给你提供一种基于协同过滤算法的商品推荐系统推荐功能实现代码示例，供你参考。

首先，我们需要构建一个用户-商品评分矩阵，用于描述用户对商品的评分情况。假设我们的数据表格如下：

| 用户ID | 商品ID | 评分 |
|--------|--------|------|
| 1 | 100 | 4.5 |
| 1 | 101 | 3.0 |
| 2 | 100 | 5.0 |
| 2 | 102 | 4.5 |
| 3 | 101 | 2.0 |
| 3 | 103 | 4.0 |

首先，我们需要将评分矩阵转换为用户-商品评分矩阵，即将行转换为用户、列转换为商品，得到以下矩阵：

| | 100 | 101 | 102 | 103 |
|------|-----|-----|-----|-----|
| 1 | 4.5 | 3.0 | 0 | 0 |
| 2 | 5.0 | 0 | 4.5 | 0 |
| 3 | 0 | 2.0 | 0 | 4.0 |

接下来，我们可以使用基于用户的协同过滤算法，来计算当前用户与其他用户的相似度，从而推荐相似用户喜欢的商品。

以下是一个基于Python、MySQL、Django框架的协同过滤算法实现代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

def similarity(user1, user2, data):
    """
    计算两个用户之间的相似度
    """
    user1_data = data[user1]
    user2_data = data[user2]
    # 找到两个用户都评价过的商品
    common_items = [item for item in user1_data if item in user2_data]
    # 如果没有共同评价过的商品，则相似度为0
    if len(common_items) == 0:
        return 0
    # 计算两个用户共同评价过的商品的评分的平方和
    sum_of_squares = sum([pow(user1_data[item] - user2_data[item], 2) for item in common_items])
    # 返回两个用户之间的相似度
    return 1 / (1 + np.sqrt(sum_of_squares))

def recommend(user, data, K=3):
    """
    推荐商品给指定的用户
    """
    # 找到与指定用户相似度最高的K个用户
    similarities = [(other_user, similarity(user, other_user, data)) for other_user in data if other_user != user]
    similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # 构建一个字典，用于存储推荐商品及其预测评分值
    recommendation_dict = {}
    # 遍历与指定用户相似度最高的K个用户，计算推荐商品及其预测评分值
    for i in range(K):
        other_user = similarities[i][0]
        similarity_score = similarities[i][1]
        for item in data[other_user]:
            # 如果指定用户已经评价过该商品，则跳过
            if item in data[user]:
                continue
            # 计算推荐商品的预测评分值
            if item not in recommendation_dict:
                recommendation_dict[item] = 0
            recommendation_dict[item] += data[other_user][item] * similarity_score
    # 将推荐商品及其预测评分值排序，并返回前N个商品作为推荐结果
    recommendations = sorted(recommendation_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:N]
    return recommendations

使用以上代码，即可实现基于协同过滤算法的商品推荐功能。需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际的商品推荐系统还需要综合使用多种算法，并进行更加复杂的数据处理和模型优化，才能达到较好的推荐效果。