机器学习：Python豆瓣图书推荐系统 Django+协同过滤数据可视化书籍数据分析可视化爬虫技术 Django框架豆瓣图书协同过滤推荐算法（源码+文档）✅-洪萨配资

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1、项目介绍

毕业设计：基于python图书推荐系统书籍数据分析可视化爬虫技术 Django框架豆瓣图书协同过滤推荐算法（源码+文档）✅

Python豆瓣图书推荐系统 Django+协同过滤数据可视化计算机毕业设计

数据采集模块：基于requests爬虫技术，定向抓取豆瓣图书的书名、类型、评分、评论等核心数据，自动同步至系统，为分析与推荐提供全面数据源。
个性化推荐模块：采用矩阵分解式协同过滤算法，通过随机梯度下降优化用户与物品特征矩阵，挖掘潜在关联，精准预测用户评分并生成个性化图书推荐列表。
多维分析模块：整合图书类型、信息、评论及年份分析，借助Echarts生成柱状图、散点图、词云图等，直观呈现数据分布与趋势，支撑数据洞察。
图书查询模块：提供清晰的图书列表展示，涵盖核心图书信息，方便用户快速检索浏览，搭配数据概况页实现信息高效获取。
数据管理模块：以MySQL存储用户数据与图书信息，管理员通过后台完成数据清洗、更新与审核，保障数据准确性与系统稳定运行。
用户交互模块：支持注册登录功能，实现身份验证与权限管控，为个性化推荐与数据安全提供基础支撑。
技术核心：基于Python与Django开发，融合爬虫、协同过滤算法及Echarts可视化，构建“采集-分析-推荐-管理”全流程图书服务平台。

技术栈：
python语言、MySQL数据库、requests爬虫技术、采集豆瓣图书网站数据、Echarts可视化、
图书推荐模块：采用协同过滤推荐算法（矩阵分解的协同过滤推荐算法）

2、项目界面

（1）系统首页–数据概况

（2）图书列表

（3）图书类型分析

（4）图书数据分析

（5）各类型图书评论分析

（6）年份分析

（7）词云图分析

（8）图书推荐

（9）后台数据管理

（10）注册登录

（11）数据采集

3、项目说明

Python豆瓣图书推荐系统 Django+协同过滤数据可视化计算机毕业设计

数据采集模块：基于requests爬虫技术，定向抓取豆瓣图书的书名、类型、评分、评论等核心数据，自动同步至系统，为分析与推荐提供全面数据源。
个性化推荐模块：采用矩阵分解式协同过滤算法，通过随机梯度下降优化用户与物品特征矩阵，挖掘潜在关联，精准预测用户评分并生成个性化图书推荐列表。
多维分析模块：整合图书类型、信息、评论及年份分析，借助Echarts生成柱状图、散点图、词云图等，直观呈现数据分布与趋势，支撑数据洞察。
图书查询模块：提供清晰的图书列表展示，涵盖核心图书信息，方便用户快速检索浏览，搭配数据概况页实现信息高效获取。
数据管理模块：以MySQL存储用户数据与图书信息，管理员通过后台完成数据清洗、更新与审核，保障数据准确性与系统稳定运行。
用户交互模块：支持注册登录功能，实现身份验证与权限管控，为个性化推荐与数据安全提供基础支撑。
技术核心：基于Python与Django开发，融合爬虫、协同过滤算法及Echarts可视化，构建“采集-分析-推荐-管理”全流程图书服务平台。

本系统使用的是矩阵分解算法，它是一种协同过滤推荐系统算法。
矩阵分解算法通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低秩矩阵来预测用户对物品的评分，从而实现推荐。
MF类实现了矩阵分解算法的核心功能，包括：
（1）初始化模型参数（__init__方法）。
（2）计算完整的评分矩阵（full_matrix方法）。
（3）训练模型（train方法），使用随机梯度下降（SGD）来优化用户和物品的特征矩阵。
（4）计算模型的总误差（compute_cost方法）。
modelFn函数用于为指定用户生成推荐列表。它首先获取所有用户的评分数据，然后创建用户-物品评分矩阵，接着使用矩阵分解模型预测评分，并最终生成推荐列表。
这种基于矩阵分解的推荐系统能够有效地处理大规模数据集，并且能够发现用户和物品之间的潜在特征，从而提供个性化的推荐。

随着大数据技术的发展，个性化推荐已成为提升用户体验的关键。图书推荐领域依然依赖传统人工筛选与有限的分类，推荐准确性差，无法满足用户多样化需求，且推荐结果更新滞后，无法根据用户兴趣变化做出及时调整。
本系统基于 Python 语言开发，采用 MySQL 数据库存储用户与图书信息，使用 Echarts 进行数据可视化展示。系统主要由四个模块构成：数据采集模块、数据分析模块、图书推荐模块与数据管理模块。数据采集模块利用 requests 爬虫技术从豆瓣图书网站自动采集图书数据。数据分析模块包括图书类型、信息、评论与年份的分析，并通过 Echarts 展示分析结果。图书推荐模块采用协同过滤算法，基于矩阵分解技术为用户提供个性化的图书推荐。矩阵分解算法通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵来预测评分，生成推荐列表。数据管理模块用于管理系统内的数据存储与清洗。

4、核心代码

importosimportnumpyasnp os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE","djangoProject.settings")fromdjangoimportsetup setup()frommyApp.modelsimport*classMF:def__init__(self,R,k=2,alpha=0.1,beta=0.8,iterations=10):""" 初始化矩阵分解模型 R: 用户-物品评分矩阵 k: 隐藏因子的数量（即矩阵分解后的维度） alpha: 学习率 beta: 正则化参数 iterations: 训练的迭代次数 """self.R=R# 用户-物品评分矩阵self.k=k# 隐藏因子的数量self.alpha=alpha# 学习率self.beta=beta# 正则化参数self.iterations=iterations# 训练迭代次数self.num_users,self.num_items=R.shape# 获取用户数和物品数# 随机初始化用户矩阵P和物品矩阵Qself.P=np.random.rand(self.num_users,self.k)self.Q=np.random.rand(self.num_items,self.k)# 用户和物品的偏置项self.b_u=np.zeros(self.num_users)self.b_i=np.zeros(self.num_items)# 全局偏置项（全体用户对全体物品的平均评分）self.b=np.mean(R[R>0])deffull_matrix(self):""" 计算完整的评分矩阵 该矩阵包含每个用户对所有物品的预测评分 """returnself.b+self.b_u[:,np.newaxis]+self.b_i[np.newaxis,:]+self.P.dot(self.Q.T)deftrain(self):""" 训练模型 使用随机梯度下降算法（SGD）来优化用户和物品的特征矩阵 """for_inrange(self.iterations):foriinrange(self.num_users):forjinrange(self.num_items):ifself.R[i][j]>0:# 仅考虑用户评分过的物品# 计算预测评分与实际评分之间的误差eij=self.R[i][j]-self.full_matrix()[i][j]forfinrange(self.k):# 更新用户矩阵P和物品矩阵Q的隐因子self.P[i][f]+=self.alpha*(2*eij*self.Q[j][f]-self.beta*self.P[i][f])self.Q[j][f]+=self.alpha*(2*eij*self.P[i][f]-self.beta*self.Q[j][f])# 更新用户和物品的偏置项self.b_u[i]+=self.alpha*(eij-self.beta*self.b_u[i])self.b_i[j]+=self.alpha*(eij-self.beta*self.b_i[j])# 输出每轮的误差（用于调试和查看训练效果）cost=self.compute_cost()# print(f"迭代 {_ + 1}：成本 {cost}")defcompute_cost(self):""" 计算当前模型的总误差 """cost=0foriinrange(self.num_users):forjinrange(self.num_items):ifself.R[i][j]>0:eij=self.R[i][j]-self.full_matrix()[i][j]cost+=eij**2forfinrange(self.k):cost+=(self.beta/2)*(self.P[i][f]**2+self.Q[j][f]**2)returncostdefgetAllData():""" 获取用户评分数据，返回一个列表，每个元素是一个元组 (用户ID, 图书ID, 评分) 这里假设评分数据存储在 UserBookRating 表中 """ratings=UserBookRating.objects.all()# 获取所有评分记录# 将查询结果转化为元组列表，格式为 (用户ID, 图书ID, 评分)data=[(rating.user.id,rating.book.id,rating.rating)forratinginratings]print("格式为 (用户ID, 图书ID, 评分):")print(data)returndatadefgetUIMat(obs_dataset):""" 将用户评分数据转化为用户-物品评分矩阵 """users=list(set([x[0]forxinobs_dataset]))# 获取所有唯一用户items=list(set([x[1]forxinobs_dataset]))# 获取所有唯一物品（图书）# 为用户和图书创建索引映射user_index={user:idxforidx,userinenumerate(users)}item_index={item:idxforidx,iteminenumerate(items)}# 初始化评分矩阵RR=np.zeros((len(users),len(items)))foruser_id,item_id,ratinginobs_dataset:R[user_index[user_id],item_index[item_id]]=rating# 填充评分矩阵returnRdefmodelFn(each_user):""" 基于协同过滤算法为指定用户推荐图书 """startList=getAllData()# 获取所有评分数据obs_dataset=[(user_id,item_id,rating)foruser_id,item_id,ratinginstartList]# 准备数据R=getUIMat(obs_dataset)# 创建用户-物品评分矩阵# 获取用户矩阵的大小num_users=R.shape[0]# 获取用户数量# 确保用户ID在有效范围内，自动调整为合法值each_user=each_user%num_users# 使用模运算来确保用户ID在有效范围内# 创建并训练MF模型mf=MF(R,k=10,alpha=0.05,beta=0.02,iterations=50)# 设置参数并训练模型mf.train()# 训练模型# 获取指定用户的预测评分user_ratings=mf.full_matrix()[each_user].tolist()# 生成推荐的图书列表topN=[(i,user_ratings[i])foriinrange(len(user_ratings))ifR[each_user][i]==0]# 只推荐用户未评分的图书topN=sorted(topN,key=lambdax:x[1],reverse=True)# 根据预测评分排序topN=[i[0]foriintopN[:12]]# 获取前12本推荐的图书print(topN)returntopN