基于Django与MySQL的电影推荐系统源码包发布

资源摘要信息: "该项目是一个使用Python语言和Django框架开发的电影推荐系统，其中数据库后端采用MySQL进行数据存储。推荐系统的源代码是作为高分毕业设计的作品，不仅提供了完整源码，还包括了相关数据集和项目文档。源码已经过本地编译和严格调试，可直接运行，并且在评审中获得了95分以上的高分。项目的难度适中，内容质量得到助教老师的认可，能够满足学习和实用的需求。 系统功能涵盖了用户管理和电影信息管理两个方面： 1. 用户管理系统功能： - 注册和登录功能，用户可以创建新账户并进行身份验证。 - 用户个人资料管理，允许用户进行自我信息的更新，例如更改密码和上传个人头像。 2. 电影信息管理功能： - 数据库中存储了电影的详细信息，包含电影标题、剧情简介、演员名单、导演、电影类型、评分等关键字段。 - 后台管理系统提供给管理员操作界面，支持添加、编辑和删除电影信息的功能。 推荐算法方面，项目实现了多种推荐算法： - 协同过滤（Collaborative Filtering）算法，通过用户之间的行为相似性来推荐电影。 - 内容推荐（Content-based Recommendation）算法，根据电影的属性和用户的喜好来推荐。 - 混合推荐（Hybrid Recommendation）算法，结合了协同过滤和内容推荐的优势，以提供更精确的推荐结果。 - 系统会根据用户的历史行为，如观看和评分记录，进行个性化的电影推荐。 用户行为记录方面： - 系统会记录用户对电影的观看历史和评分历史。 - 这些行为记录可以用来分析用户偏好，进而优化和改进推荐算法。 搜索和过滤功能： - 系统提供了基于关键词的电影搜索功能，方便用户快速找到感兴趣的电影。 - 用户可以根据自己的需求使用过滤功能，细化搜索结果。 从技术角度来看，项目使用了以下关键技术组件： - Python：一种广泛使用的高级编程语言，适用于快速开发和执行速度。 - Django：一个高级Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。 - MySQL：一个流行的关系型数据库管理系统，用于存储和管理应用数据。 - 推荐系统算法：包括协同过滤、内容推荐和混合推荐，是实现个性化推荐的核心算法。 此外，资源包中包含的文件名称列表显示，项目可能包含额外的文档（如th.jpg图片、Django-Store-master0.zip和Movie-Analysis-master），这些可能是项目的设计文档、开发说明或其他相关资料。下载并解压这些文件将有助于开发者更好地理解项目结构、代码设计和使用方法。"