python、django、vue.js从零开发基于WideDeep深度学习的电影推荐系统 基于神经网络的电影/影视/短剧/电视剧/视频推荐系统设计与开发 WideDeep深度学习模型 可视化数据分析

python、django、vue.js从零开发基于WideDeep深度学习的电影推荐系统 基于神经网络的电影/影视/短剧/电视剧/视频推荐系统设计与开发 WideDeep深度学习模型 可视化数据分析 爬虫MovieWideDeepRecPy一、项目简介1、开发工具和使用技术Pycharm、vscode集成开发工具nodejspythonmysql数据库navicat数据库管理工具django后端框架django-cors-headers、django-simpleui、djangorestframework、djangorestframework-jwt、pytorch、numpy、pandasvue3前端框架vue-router路由组件pinia状态管理组件element plus组件echarts可视化图表组件等。2、实现功能前台用户功能登录、注册、忘记密码、电影搜索、电影排序、流行度热点推荐、为你推荐WideDeep深度学习、猜你喜欢推荐、电影评分、浏览历史、修改信息、修改密码等后台管理员功能登录、数据分析、电影管理、电影类型管理、用户管理、评分管理、浏览历史管理、管理员管理等。首页为你推荐用户未登录基于流行度的热点推荐推荐平均分最高的电影用户已登录基于深度学习推荐算法如果没有推荐结果冷启动和数据稀疏性基于流行度的热点推荐。电影猜你喜欢推荐推荐当前电影类型下的电影同时过滤当前电影和当前登录用户已浏览的电影。可视化数据分析饼状图、柱状图。电影数据爬取豆瓣电影网站用户、评分数据来自movielens数据集。3、开发步骤一、需求分析主要是分析需要实现的功能、确定开发工具及技术等。例如前台用户需要有登录、注册、退出登录、搜索电影、电影评分、个性化推荐等后台管理员需要有登录、用户管理、电影管理、电影类型管理等。Django后端框架、vue前端框架、mysql数据库技术的选择等。二、数据库设计数据库设计使用navicat数据库管理工具可通过sql语句脚本生成数据库表也可以直接操作新建表设计表等。注意主外键关联设计例如评分记录表需要外键关联用户表和电影表。三、前端vue框架搭建在cmd中使用nodejs命令node create vuelatest可快速创建一个vue框架项目同时使用了vue-router路由插件、pinia状态管理插件、axios数据请求插件、echarts可视化插件和element plus等插件其中element plus的ui组件用于设计html页面。四、后端django框架搭建在pycharm中可快速搭建django后端框架。五、功能开发具体功能的实现商业项目开发时前后端由不同的开发人员实现并根据开发文档实现数据接口处理一般的项目可以是设计一个前端页面同时实现一个后端数据接口。首先是进行前台用户首页的开发其次是电影详情然后是用户注册、登录等接着是用户的评分、修改信息等然后是进行管理员功能的开发最后是进行前台用户的个性化推荐功能实现。六、系统测试主要是进行bug修改推荐算法测试。二、项目展示训练过程流程图三、代码展示及运行结果专业长期研究java、python推荐算法基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习、深度学习、神经网络等、大数据等欢迎留言、私信互相交流学习后续会不断更新欢迎关注。