电影推荐管理系统。本系统使用Python作为主要开发语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术语言框架搭建展示界面，后端采用Django作为功能逻辑处理，并使用Ajax实现前端与和后端的通信。其主要实现功能如下：
二、部分效果图片展示
Django框架，以其“为完美者准备”的设计理念，为开发者提供了一个快速、灵活且高效的Web开发环境。其优点主要体现在以下几个方面：
目前，Django以其快速开发的能力、强大的功能和稳定性成为了众多开发者和企业的首选Web框架。
协同过滤是推荐系统中一种常见的技术。其核心思想是利用用户过去的行为数据来预测用户未来对物品的偏好。协同过滤算法主要分为两大类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤这种方法基于一个假设：如果两个用户在过去对某些物品的评价相似，那么他们在未来对其他物品的评价也会相似。步骤：
示例代码：
import numpy as npfrom sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 假设有5个用户对3个物品的评分矩阵ratings = np.array([ [5, 3, 0], [3, 4, 2], [4, 0, 5], [0, 2, 4], [2, 5, 3]])# 计算用户之间的相似性user_similarity = cosine_similarity(ratings)# 预测用户对物品的评分def predict(ratings, similarity, user_idx): mean_user_rating = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_rating[:, np.newaxis]) pred = mean_user_rating[user_idx] + similarity[user_idx, :].dot(ratings_diff) / np.sum(np.abs(similarity[user_idx, :])) return pred# 为第一个用户推荐物品user_idx = 0prediction = predict(ratings, user_similarity, user_idx)print("推荐评分：", prediction)本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-16298-0.html基于Python+Django+协同过滤推荐算法实现的【电影推荐与管理系统】
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