如何从零开始构建一个基于用户基础协同过滤的电影推荐系统？请涉及Python、Django和MySQL的使用。

要构建一个基于用户基础协同过滤的电影推荐系统，你需要掌握Python编程语言、Django Web框架和MySQL数据库的使用。首先，利用Python进行数据处理和算法实现，Django框架则用于构建Web应用的主体结构，MySQL负责存储和管理数据。整个过程可以分为几个主要步骤：

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. 数据收集与预处理：获取用户行为数据，如评分、观看历史等，进行清洗和格式化，以便分析。
2. 用户相似度计算：通过Python实现用户间的相似度计算，常用方法有皮尔逊相关系数、余弦相似度等。
3. 邻居选择：根据用户相似度，选择一定数量的相似用户作为目标用户的邻居。
4. 预测评分生成：根据邻居用户对电影的评分，预测目标用户可能对该电影的评分。
5. 推荐列表生成：根据预测评分生成推荐列表，推荐分数最高的电影给目标用户。
6. Django项目搭建：使用Django创建一个Web项目，并设置好所需的路由、视图和模板。
7. 数据库设计与交互：在MySQL中设计数据库模型，使用Django的ORM系统与数据库进行交互，实现数据的存取。
8. 接口开发：在Django中开发API接口，用于前端请求推荐数据。
9. 前端展示：设计并实现Web前端页面，显示推荐结果和用户交互元素。

这个过程涉及到的技术细节非常丰富，为了更深入地了解和实践以上步骤，推荐参阅《高分推荐系统设计：协同过滤结合Python+Django+MySQL》。这本书详细讲解了如何从零开始构建推荐系统，并且包含了大量的实践案例和代码实现，非常适合用于指导毕业设计、期末大作业和课程设计。

当你完成了系统的核心功能开发后，还可以继续学习如何进行系统优化、性能评估和安全性加强等高级话题。通过这本书提供的理论知识和实战经验，你可以系统地了解从项目启动到部署的全过程，以及如何撰写相关的学术论文，这将为你的毕业设计或课程设计增色不少。

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)