AI大模型：基于python动漫推荐系统漫画番剧动漫数据分析可视化漫画推荐协同过滤推荐算法 Django框架大数据✅-洪萨配资

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1、项目介绍

动漫推荐系统功能模块介绍

用户基础模块：含注册登录界面，设计简洁，用户完成注册登录后可使用系统全部功能，保障使用权限与数据安全。
动漫展示模块：首页呈现热门、最新上架等不同类型动漫数据；点击动漫可进入详情页，查看剧情、角色、播放链接等信息。
数据可视化模块：用Echarts生成动漫类型饼图，直观展示类型占比；绘制不同国家、年份的收藏排名折线图，呈现市场趋势与用户偏好。
互动与排行模块：用户可将动漫加入“我的收藏列表”；系统依据浏览量、收藏量生成对应排行榜，方便了解热门动漫。
智能推荐模块：核心功能，通过基于物品的协同过滤算法，结合用户收藏、浏览记录，推荐兴趣相似的动漫。
后台管理模块：管理员可对动漫数据进行增删改查，确保数据准确实时。

技术栈：
Python语言、Django框架、SQLite数据库、Echarts可视化、HTML、基于物品协同过滤推荐算法
（1）首页------不同类型的动漫数据
（2）动漫类型饼图
（3）动漫收藏排名和不同国家不同年份折线图
（4）动漫详情页面
（5）动漫排行榜-----收藏排行榜、浏览量排行榜
（6）我的收藏列表
（7）动漫推荐----协同过滤推荐算法
（8）后台数据管理
（9）注册登录界面
一、系统架构与功能

本系统主要围绕动漫数据展开，涵盖了从动漫数据的收集、存储、分析到推荐的完整流程。主要功能包括：

首页展示：用户登录系统后，首先看到的是首页，上面展示了不同类型的动漫数据，如热门动漫、最新上架等。
动漫类型饼图：为了直观地展示动漫类型的分布情况，我们使用了Echarts绘制了动漫类型饼图，帮助用户快速了解各类动漫的占比。
动漫收藏排名与折线图：通过分析用户对不同动漫的收藏数据，我们绘制了不同国家、不同年份的动漫收藏排名和折线图，揭示了动漫市场的变化趋势和用户偏好。
动漫详情页面：用户点击感兴趣的动漫后，可以进入动漫详情页面，查看动漫的详细信息，如剧情介绍、角色介绍、播放链接等。
动漫排行榜：系统根据用户的浏览量和收藏量，生成了收藏排行榜和浏览量排行榜，为用户提供了了解热门动漫的便捷途径。
我的收藏列表：用户可以将自己喜欢的动漫添加到收藏列表中，方便随时查看和管理。
动漫推荐：这是本系统的核心功能之一。我们采用了基于物品的协同过滤推荐算法，根据用户的收藏和浏览记录，为用户推荐与其兴趣相似的动漫。这种推荐方式不仅准确度高，而且能够发现用户的潜在兴趣点。
后台数据管理：管理员可以通过后台管理系统对动漫数据进行增删改查等操作，保证数据的准确性和实时性。
注册登录界面：用户需要注册并登录系统才能使用全部功能。注册登录界面设计简洁明了，方便用户快速完成注册和登录操作。

2、项目界面

（1）首页------不同类型的动漫数据

（2）动漫类型饼图

（3）动漫收藏排名和不同国家不同年份折线图

（4）动漫详情页面

（5）动漫排行榜-----收藏排行榜、浏览量排行榜

（6）我的收藏列表

（7）动漫推荐----协同过滤推荐算法

（8）后台数据管理

（9）注册登录

3、项目说明

动漫推荐系统功能模块介绍

用户基础模块：含注册登录界面，设计简洁，用户完成注册登录后可使用系统全部功能，保障使用权限与数据安全。
动漫展示模块：首页呈现热门、最新上架等不同类型动漫数据；点击动漫可进入详情页，查看剧情、角色、播放链接等信息。
数据可视化模块：用Echarts生成动漫类型饼图，直观展示类型占比；绘制不同国家、年份的收藏排名折线图，呈现市场趋势与用户偏好。
互动与排行模块：用户可将动漫加入“我的收藏列表”；系统依据浏览量、收藏量生成对应排行榜，方便了解热门动漫。
智能推荐模块：核心功能，通过基于物品的协同过滤算法，结合用户收藏、浏览记录，推荐兴趣相似的动漫。
后台管理模块：管理员可对动漫数据进行增删改查，确保数据准确实时。

在数字化时代，动漫作为一种深受大众喜爱的文化形式，其数据的分析和推荐显得尤为重要。为了满足用户对动漫内容的个性化需求，我们设计并开发了一款基于Python的动漫数据分析推荐系统。该系统采用了Django框架作为后端开发基础，结合SQLite数据库存储动漫数据，前端则使用HTML展示界面，并通过Echarts进行数据可视化。特别值得一提的是，我们采用了基于物品的协同过滤推荐算法，为用户提供精准的动漫推荐服务。

一、系统架构与功能

本系统主要围绕动漫数据展开，涵盖了从动漫数据的收集、存储、分析到推荐的完整流程。主要功能包括：

本系统采用了Python语言进行开发，利用Django框架构建后端系统。Django框架提供了丰富的功能和灵活的扩展性，使得我们能够快速构建出稳定、可靠的动漫数据分析推荐系统。同时，我们使用了SQLite数据库作为数据存储方案，SQLite具有轻量级、易部署的特点，非常适合用于本系统的数据存储需求。

在数据可视化方面，我们选择了Echarts这一强大的可视化库。Echarts提供了丰富的图表类型和灵活的交互方式，使得我们能够轻松地将动漫数据以直观、易懂的方式展示给用户。

在推荐算法方面，我们采用了基于物品的协同过滤推荐算法。该算法通过分析用户的历史行为数据，找出与用户兴趣相似的其他物品，并将这些物品推荐给用户。我们针对动漫数据的特点对算法进行了优化和调整，使得推荐结果更加准确和符合用户需求。

总之，本系统通过结合Python语言、Django框架、SQLite数据库、Echarts可视化库以及基于物品的协同过滤推荐算法等技术手段，成功构建了一个功能丰富、性能稳定的动漫数据分析推荐系统。该系统不仅能够满足用户对动漫内容的个性化需求，还能够为动漫产业的发展提供有力的数据支持。

4、核心代码

#!/usr/bin/env python# -*-coding:utf-8-*-importmathimportpdbclassItemBasedCF:def__init__(self,train):self.train=train# def readData(self):# #读取文件，并生成用户-物品的评分表和测试集# self.train = dict()# #用户-物品的评分表# for line in open(self.train_file):# user,score,item = line.strip().split(",")# self.train.setdefault(user,{})# self.train[user][item] = int(float(score))defItemSimilarity(self):# 建立物品-物品的共现矩阵cooccur=dict()# 物品-物品的共现矩阵buy=dict()# 物品被多少个不同用户购买Nforuser,itemsinself.train.items():foriinitems.keys():buy.setdefault(i,0)buy[i]+=1cooccur.setdefault(i,{})forjinitems.keys():ifi==j:continuecooccur[i].setdefault(j,0)cooccur[i][j]+=1# 计算相似度矩阵self.similar=dict()fori,related_itemsincooccur.items():self.similar.setdefault(i,{})forj,cijinrelated_items.items():self.similar[i][j]=cij/(math.sqrt(buy[i]*buy[j]))returnself.similar# 给用户user推荐，前K个相关用户，前N个物品defRecommend(self,user,K=10,N=10):rank=dict()action_item=self.train[user]# 用户user产生过行为的item和评分foritem,scoreinaction_item.items():sortedItems=sorted(self.similar[item].items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[0:K]forj,wjinsortedItems:ifjinaction_item.keys():continuerank.setdefault(j,0)rank[j]+=score*wjreturndict(sorted(rank.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[0:N])# #声明一个ItemBasedCF的对象# item = ItemBasedCF("item_book.txt")# item.ItemSimilarity()# recommedDict = item.Recommend("Li Si")# for k,v in recommedDict.items():# print(k,"\t",v)