计算机毕业设计：基于python美食推荐系统 +协同过滤推荐算法+django框架（包含文档+源码+部署教程）

项目运行 1、pycharm打开整个项目文件夹 2、配置本地Python环境 （选择自己的python编译器，建议创建一个虚拟环境） 3、安装依赖库，在终端窗口（Teminal）输入命令： pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 4、启动项目，在终端窗口输入命令： python manage.py runserver 5、浏览器打开网站： http://127.0.0.1:8000/ 账号admins 密码admins cd到项目路径，输入 python manage.py runserver 启动服务 测试账号：admin 密码：123456 管理员 admin 密码admin 管理员 admins 密码admins 一、推荐 apps/util/cfra/ 已实现2中推荐算法 （基于用户、基于物品） # 所有评分记录 records = Record.objects.all() # 构建用户项目评分矩阵 dataModel = setDataModel(records) # 基于用户协同过滤算法推荐 userCf = UserCF() # 调用推荐算法 recommenderItemFinalDicBasedUser = userCf.recommend(dataModel,int(cUserid)) # 查找推荐结果 userCfApps = getRecommendApps(recommenderItemFinalDicBasedUser) data["userCfApps"] = userCfApps # 基于物品协同过滤算法推荐 itemCF = ItemCF() # 调用推荐算法 recommenderItemFinalDicBasedItem = itemCF.recommend(dataModel, int(cUserid)) # 查找推荐结果 itemCfApps = getRecommendApps(recommenderItemFinalDicBasedItem) data["itemCfApps"] = itemCfApps # 用户没有登录，进行热点推荐 # 根据被收藏数量，降序推荐