def get_one_recommend(self, vid, times=1, num=10): data = [] # print(self.item_sim.keys()) if vid in self.item_sim: for i in list(self.item_sim[vid].items())[(times - 1) * num:times * num]: data.append(i[0]) else: print('未发现物品id') return data

这是一个基于物品协同过滤算法的推荐系统中的一个方法，它的作用是根据输入的物品 ID（vid）返回与该物品最相似的 num 个物品。其中 times 表示第几次获取推荐结果（因为可能需要多次获取），num 表示每次获取推荐结果的数量。

具体实现中，该方法首先判断输入的物品 ID 是否在物品相似度矩阵（self.item_sim）中存在，如果存在，则遍历该物品对应的行，获取与该物品相似度最高的 num 个物品，并将它们的 ID 存入 data 列表中返回。如果不存在，则输出提示信息。

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解释一下这段代码from utils.item_base import * from utils.user_base import * ''' :param recommend_type: 推荐的类型，是item还是user :param which: 是为景点推荐还是为游记推荐，在本项目中为为两个值scenery、artical 传入的table_name为scenery_action、artical_action :param for_id: 为哪个推荐的id :return: ''' def get_recommend(recommend_type,which,for_id): if recommend_type=='item': if which=='scenery' or which=='artical': item_cf = Item_CF('%s_action'%which) id_list = item_cf.get_one_recommend(str(for_id)) return id_list else: print('暂无此类型数据') elif recommend_type=='user': if which=='scenery' or which=='artical': user_cf = User_CF('%s_action'%which) id_list = user_cf.get_one_recommend(str(for_id)) return id_list else: print('暂无此类型数据') else: print('类型错误') if __name__ == '__main__': data = get_recommend('user','artical',2) print(data)

这段代码是一个名为get_recommend的函数，用于基于物品或用户进行推荐。它从两个工具文件中导入了Item_CF和User_CF类，这些类实现了基于物品或用户的协同过滤算法。函数的参数为推荐类型，是基于物品还是用户进行推荐；推荐的是景点还是游记；以及要为哪个ID进行推荐。在函数内部，它根据传入的参数创建相应的Item_CF或User_CF对象，并调用相应的get_one_recommend函数来获取推荐结果。最后，它返回一个推荐列表。当然，如果参数中有错误，函数会打印出相应的错误提示。在if __name__ == '__main__'下面的代码是一个示例，它演示了如何调用get_recommend函数来获取用户2的游记推荐。

下面这段代码每一句是什么意思：sentence = news_dict['title'] keys = analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) # 限制推荐长度 recommend_len = 3 recommend_list = [] for key in keys: sql = f'select * from news where title like "%{key}%" and id !={news_dict["id"]}' res = db_model.DbModel().getAll(sql) recommend_list.extend(res) if len(recommend_list) >=recommend_len: break # news_list = list(news_model.newsModel.objects.all()) # recommend_list = list(map(lambda x:x.__dict__,random.sample(news_list, k=3))) #---------- recommend_list = recommend_list[:recommend_len] return render(request, "details.html", {"id": id, "user": user, "news": news_dict, "score": score, "collect": collect,'recommend':recommend_list})

这段代码的作用是在新闻详情页面中，根据当前新闻的标题提取出关键词，并在数据库中搜索包含这些关键词的其他新闻，将其推荐给用户。具体每一句的意思如下：

1. `sentence = news_dict['title']`：从字典 `news_dict` 中获取新闻标题，并赋值给变量 `sentence`。

2. `keys = analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())`：使用 jieba 库的 `extract_tags()` 方法，提取出新闻标题中的关键词，并将它们存储在列表 `keys` 中。其中，`topK` 参数表示提取的关键词数量上限，`withWeight` 参数表示是否返回关键词的权重，`allowPOS` 参数表示允许的词性。

3. `recommend_len = 3`：设定推荐新闻的数量上限为 3 条。

4. `recommend_list = []`：创建一个空列表 `recommend_list`，用于存储推荐的新闻。

5. `for key in keys:`：遍历关键词列表 `keys` 中的每一个关键词。

6. `sql = f'select * from news where title like "%{key}%" and id !={news_dict["id"]}'`：构造 SQL 查询语句，查询新闻表中标题包含当前关键词且不是当前新闻的所有新闻。其中，`f` 表示字符串格式化，`{}` 中的内容会被替换为相应的变量值。

7. `res = db_model.DbModel().getAll(sql)`：调用 `DbModel()` 类的 `getAll()` 方法执行 SQL 查询语句，并将结果存储在列表 `res` 中。该方法返回的是一个包含多个字典的列表，每个字典表示一条查询结果。

8. `recommend_list.extend(res)`：将查询结果列表 `res` 中的元素添加到推荐列表 `recommend_list` 中。

9. `if len(recommend_list) >=recommend_len: break`：如果推荐列表中的新闻数量达到了上限 `recommend_len`，则跳出循环。

10. `recommend_list = recommend_list[:recommend_len]`：如果推荐列表中的新闻数量超过了上限 `recommend_len`，则只保留前 `recommend_len` 条。

11. `return render(request, "details.html", {"id": id, "user": user, "news": news_dict, "score": score, "collect": collect,'recommend':recommend_list})`：将渲染后的 HTML 页面返回给用户，其中包含新闻详情、用户信息、新闻评分、新闻收藏状态和推荐新闻列表等信息。