Python+Django+SQLite3打造个性化电影推荐系统

资源摘要信息:"基于Python(django)+sqlite3实现协同过滤算法的电影资源个性化推荐系统【***】" 知识点: 1. Python编程语言: 本项目是基于Python语言实现的，Python是一种广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等多个领域的高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能库而受到开发者的青睐。 2. Django框架: Django是一个开放源代码的高级Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。本项目使用的是Django 2.2.1版本，这是Django的一个较新版本，提供了很多新的特性和改进。Django遵循MVC架构模式，本项目整体采用MVC架构，这有助于分离业务逻辑、用户界面和数据，使得代码更加清晰、易于维护。 3. sqlite3数据库: sqlite3是一个轻量级的数据库系统，广泛应用于小型应用程序和原型开发中。在本项目中，使用sqlite3作为后端数据库，负责存储电影资源信息、用户评分等数据。 4. 协同过滤算法: 协同过滤是一种推荐系统算法，它根据其他用户的行为来预测和推荐用户可能感兴趣的内容。本项目通过实现协同过滤算法，可以根据用户的评分习惯和其他用户的评分习惯，为用户推荐他们可能喜欢的电影资源。 5. MVC架构: MVC是一种软件设计模式，它将应用程序分为三个主要的组件：模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。在本项目中，整体采用MVC架构，前端页面通过django template模板来实现，实现了模板的复用功能。同时前端页面的组织结构较为清晰。 6. Bootstrap3 css框架: Bootstrap是一个流行的前端开发框架，它提供了丰富的CSS组件和JavaScript插件，可以帮助开发者快速实现响应式布局和交云动效果。在本项目中，使用Bootstrap3作为前端框架，使得页面的布局和交互体验更加友好。 7. 歌曲标签分类、推荐、分享、收藏功能: 本项目不仅实现了基本的电影资源推荐功能，还包括歌曲标签分类、歌曲推荐、歌曲分享、歌曲收藏等丰富的用户交互功能，大大增强了用户的使用体验。 8. 后台管理系统: 本项目还提供了一个后台管理系统，方便管理员进行图书信息的录入和管理，以及对用户行为的监控和管理，提高了系统的可维护性和扩展性。 以上就是基于Python(django)+sqlite3实现协同过滤算法的电影资源个性化推荐系统的相关知识点。