如何结合协同过滤算法，使用Python、Django和MySQL构建一个电影推荐系统？请提供项目搭建的详细步骤。

构建一个基于协同过滤的电影推荐系统，需要整合Python的数据处理能力、Django框架的Web开发能力和MySQL数据库的存储管理。首先，要了解协同过滤的原理，即通过分析用户的历史评分数据，预测用户对未观看电影的偏好，并据此推荐电影。具体搭建步骤如下：

参考资源链接：[高分推荐系统设计：协同过滤结合Python+Django+MySQL](https://wenku.csdn.net/doc/67wcxc7smz?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据收集：收集用户的电影评分数据，这些数据可以是公开的数据集，比如MovieLens，也可以是自行设计的问卷调查。

2. 环境准备：确保安装了Python环境以及相关的数据处理库（如NumPy和Pandas）、Web开发框架Django以及数据库管理系统MySQL。

3. 数据库设计：在MySQL中设计数据库模型，创建用户表、电影表和评分表等。这些表将用于存储用户数据、电影信息和评分数据。

4. 后端开发：使用Django框架创建项目和应用。定义模型（Model）来映射数据库表结构，编写视图（View）处理用户的请求逻辑，创建模板（Template）呈现用户界面。

5. 实现协同过滤算法：在Python中，利用收集的数据实现用户基础协同过滤算法。主要步骤包括：计算用户相似度、找出相似用户的电影评分，推荐评分最高的电影给目标用户。

6. 前端交互：设计用户友好的前端界面，包括电影列表展示、评分界面、推荐结果页面等。通过Django的模板系统和表单（Form）功能实现前后端的数据交互。

7. 测试与优化：在本地或服务器上部署项目，进行功能测试和性能优化。检查推荐结果的准确性和系统的响应速度，确保用户体验良好。

8. 文档撰写：整理项目开发过程中的关键步骤和测试结果，撰写毕业设计论文或期末大作业报告。

整个过程中，代码注释是不可或缺的。良好的代码注释不仅有助于团队协作，也能在项目评审或答辩时，让评委更好地理解你的设计理念和技术实现。

此项目是计算机科学与技术专业的学生锻炼实践能力的绝佳机会，尤其是在毕业设计、期末大作业和课程设计中，能够综合展示学生的理论知识和工程实践能力。为了帮助你更好地完成这个项目，建议参考《高分推荐系统设计：协同过滤结合Python+Django+MySQL》一书。这本书提供了一套完整的电影推荐系统实现方案，不仅覆盖了系统的构建过程，还包括了论文的撰写技巧，是高分项目的关键资源。

参考资源链接：[高分推荐系统设计：协同过滤结合Python+Django+MySQL](https://wenku.csdn.net/doc/67wcxc7smz?spm=1055.2569.3001.10343)