# python_Django_music_system
基于python语言的Django框架的大数据音乐推荐系统,项目自带爬虫,数据库MySQL,带论文文档
# B站演示视频地址 https://www.bilibili.com/video/BV1CJ4m1h7N4/?spm_id_from=333.999.0.0
基于Django的音乐个性化推荐系统
技术栈:python的Django框架 + MySQL数据库 + vue框架
推荐算法:协同过滤算法
技术人员扣扣: 1516993194
系统访问网址
http://localhost:8080/
项目部署步骤:
1. python manage.py makemigrations //数据迁移
2. python manage.py migrate
3. python manage.py runserver 127.0.0.1:8080 //启动服务
后台管理员账号密码设置生成
python manage.py createsuperuser --username=admin --email=admin@163.com
【换后台管理员界面UI】
https://blog.csdn.net/m0_54219225/article/details/127809007
[Django]在数据库有表,但是没有model的情况下对数据查询,修改
https://blog.csdn.net/qq_37099834/article/details/82754170
pip配置阿里镜像
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com
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基于python的Django框架大数据音乐推荐系统,数据库MySQL,协同过滤推荐算法.zip
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2024-05-19
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协同过滤算法(Collaborative Filtering)是一种经典的推荐算法,其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见,一起对海量的信息进行过滤,从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类: 基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括: 无需事先对商品或用户进行分类或标注,适用于各种类型的数据。 算法简单易懂,容易实现和部署。 推荐结果准确性较高,能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而,协同过滤算法也存在一些缺点: 对数据量和数据质量要求较高,需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响,即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题,即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用,如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中,协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据,推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容,从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来,协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统,以充分发挥各算法的优势。
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