python+django+mysql电影推荐系统

# MovieRecommend 一个电影推荐系统——实现用户登录、评分、推荐，采用协同过滤算法。:cherry_blossom: <br/> *** <!-- `2020.4.10 作者序`：<br/> 居然发现某二手交易app上出现了好几个卖家公然盗取我的项目及论文明码标价进行买卖。这个开源项目大家可以拿去用，但是买卖就造成侵权，望周知！ --> ## 作者序 <!-- 希望大家不要copy到本地修改后直接当做自己的毕业设计，最好自己学一遍`python+django+mysql`的基础知识。<br/> --> 我完成该项目的时间线可以参考README末尾的<a href="#note">笔记</a>，请注意`笔记`中所记载的内容和最后的实际成果有所出入，只做为本人完成的过程记录。<br/> 本项目为2018年所做，和当前主流技术有所出入，大家可以利用深度学习算法来改进推荐结果。<br/> 下面贴出我收藏的部分资料链接，希望对大家有帮助。 [Window 下 MySQL 5.6.15 下载安装及使用](https://blog.csdn.net/wtfmonking/article/details/17467399) [Python3 MySQL 数据库连接](http://www.runoob.com/python3/python3-mysql.html) [协同过滤算法](https://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44672305) [django](https://www.cnblogs.com/fengbo1113/p/8547302.html) ## 系统流程 用户注册、登录系统，对看过的电影进行评分，点击提交评分按钮，再点击查看推荐按钮即可看见推荐的电影列表。项目主页以及推荐结果如下：<br/>   ## 如何使用 1.首先将项目克隆到本地，用Pycharm打开movierecommend文件夹，并install<a href="#env">项目依赖</a> <br/> 2.将用到的csv文件导入mysql数据表中，详见<a href="#database">数据库建表</a> ，配置好数据库；注意数据库相关代码（settings.py、views.py）可能都要进行修改以符合实际情况；（本项目端口号为3307,用户为root,密码为admin,database为MovieData);<br/> 3.命令行执行: ```Python python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py runserver ``` 点击http://127.0.0.1:8000/ 即可查看注册登录以及评分页面。<br/> **注意登录后点击电影海报下面的星星对该电影评分，之后还要点击左上角的“提交评分”按钮才能将该评分数据存入mysql中，否则代码会报错。** *** <span id="env">项目依赖</span><br/> 1.Python3.6+django1.11 (python3.5亦可)<br/> 2.MySQL5.6<br/> 3.Jquery+CSS3+Html5 <span id="database">数据库建表处理</span><br/> 1.在MySQL中创建一个database，取好名字，比如`MovieData`；<br/> 2.在该数据库中创建`moviegenre3`和`users_resulttable`两张表,建表命令行如下： ```mysql CREATE TABLE moviegenre3(imdbId INT NOT NULL PRIMARY KEY,title varchar(300),poster varchar(600)); ``` ```mysql CREATE TABLE users_resulttable(userId INT NOT NULL,imdbId INT,rating DECIMAL(3,1)); ``` 3.通过命令行或者navicat等工具将项目`data`文件夹下的两张csv表分别导入上面创建好的两张table中。由于moviegenre3.csv中的超链接较复杂，建议使用navicat工具导入；users_resulttable表可以使用下面命令行导入： ```mysql load data infile "E:/MovieRecommend/data/users_resulttable.csv" into table users_resulttable fields terminated by ',' lines terminated by '\n' (userId,imdbId,rating); ``` 注意，此表没有主键，增加主键操作为: ```mysql alter table users_resulttable add column id int auto_increment PRIMARY KEY; ``` ## 问题 1.由于在`views.py`的查询推荐结果的代码中直接将查询sql写死为`select * from users_resulttable WHERE userId = 1001`，可能会报keyerror:1001的错误。如果报错请检查`users_resulttable`表的末尾是否存入了userId=1001的用户评分记录，如果没有，很可能是用户没有点击`提交评分`按钮将数据插入数据表造成的。如果要进行第二个用户的注册和登录推荐，要将sql改为userId=1002或者先将user表中所存用户信息删除。<br/> 2.如果通过命令行将csv导入数据库表报错‘The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement’，则是mysql版本问题，建议使用5.6版本。如果使用5.7版本出现此问题，修改mysql文件夹下的my.ini文件，增加`secure_file_priv=`语句，并且在service服务里面重启mysql即可。<br/> 3.执行迁移时出现问题建议删除迁移文件重新迁移。<br/> *** <span id="note"></span> **笔记** 2018年2月18日<br/> 寒假过的好快啊，前一阵子准备用flask，但是后面进一步了解之后决定用django+mysql+python完成这个推荐系统，现在就在懵懵懂懂的学django 2018/4/5<br/> UserCF是给用户推荐和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的电影，ItemCF是给用户推荐那些和他之前喜欢的电影类似的电影。 目前已经实现UserCF部分算法，模拟了用户-电影矩阵数据，对已有用户里的某一位用户进行电影推荐。之后的工作就是要从csv中获取数据。 看了《推荐系统实践》这本书，后期可能用基于标签，但是基于标签算法涉及更多，每部电影都需要多个标签，不能用movielens数据集。 2018/4/7<br/> 今天尝试用了pycharm，之前一直用的sublime，但是文件管理的比较混乱。用pycharm的时候遇到坑了，我系统按安装的是django1.11, 但是pycharm里面安装的是最新版本2.0，导致项目文件自带的代码有错误。后来又卸了重新安装，统一成了1.11.0版本。 接下来是mysql，项目迁移如下： ```Python python manage.py makemigrations ``` 这只是生成了迁移文件，还要执行迁移文件 ```python python manage.py migrate ``` *** 2018/4/8 进行一下流程梳理： 1.先启动mysql:net start mysql;mysql -u root -p; 2. create database [数据库名字];<br/> 3.pycharm直接创建一个django项目，然后进入这个项目下<br/> 4.在settings.py 中,数据库代码为： ```python DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': '[数据库名字]', 'PASSWORD': '[自己设置一个密码]', 'HOST': '127.0.0.1', 'USER': 'root', 'PORT': '', } } ``` 5.在_init_.py中： import pymysql; pymysql.install_as_MySQLdb() 6.models.py:加入模型类，属性等。 7.生成迁移文件：python manage.py makemigrations;执行迁移：python manage.py migrate; 8.在mysql>中：use [数据库名]; show tables; 在项目文件下，python manage.py runserver 浏览器中输入127.0.0.1:8000 9.在templates下写html文件，然后和views.py视图文件、urls.py文件进行匹配 2018/4/10 今天搭建了django的虚拟开发环境，安装了virtualenv，一定要保证整个项目都在虚拟环境中运行。 django1.11.1 关于html文件调用js、css等文件：首先在建的app目录下建一个static文件，分支如下 ├─migrations │ └─__pycache__ ├─static │ ├─css │ ├─img │ └─js └─__pycache__ 注意migrations和static文件同级。html文件开头要加上 {% load staticfiles %}，引入css的语句为： ```python <link rel="stylesheet" href="{% static 'css/Test.css' %}"> ``` 如果纯粹像写前端那样调用css、js是不能成功的。 输入'http://127.0.0.1:8000/users/login/'， 返回用户登录界面 点击登录后进入推荐系统首页（目前的首页只有一个电影分类页面，之后应增加分页，以及实现用户对电影评分，数据库记录用户对电影的�