毕业设计--基于Django的歌曲推荐系统和论坛

毕业设计–基于Django的歌曲推荐系统和论坛

说明

新手建议结合pycharm使用，https://www.jetbrains.com/pycharm/，下载专业版试用30天。
注册普通用户通过web界面来设置，创建创建用户通过creeatsuperuser创建。下文有详细命令
导入歌曲信息通过insert_movies_script.py来操作 (会删除已有的所有信息!)
前端展示浏览最多，评分最多，收藏最多，写的比较直白，你可以改的委婉点: 最热歌曲，火爆排行…之类的。每种有10条。

我猜你喜欢为基于用户推荐，item推荐为基于项目推荐。两种推荐思路下文有介绍

系统采用的技术

前端: bootstrap3 css 框架
后端: django 2.2.1 + sqlite3数据库 (MVC框架)
数据: python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据，保存到本地csv文件中
主要功能: 录入图书信息，用户打分，歌曲标签分类，歌曲推荐，歌曲分享，歌曲收藏，后台管理系统。
整体采用MVC架构，前端页面通过django template模板来实现，实现了模板的复用功能。同时前端页面的组织结构较为清晰。

主要实现的功能

登录注册页面
基于协同过滤的歌曲的分类，排序，搜索，打分，排序功能。
基于协同过滤的周推荐和月推荐
观影分享会等活动功能，用户报名功能 (需要额外添加)
发帖留言论坛功能 (要额外添加)
基于spark的ALS算法 (要额外添加)
Mysql适配
movielens数据集适配

参考链接

推荐算法—协同过滤 - 简书
协同过滤和基于内容推荐有什么区别？ - 知乎

fixed

首页导航栏链接错误
首页面为空
登录注册页面
推荐跳转登录
周推荐用户没有评分时随机推荐
按照收藏数量排序
重新设计了 action 和UserAction model，拆分出了UserAction

歌曲模型

浏览量每次刷新页面的浏览数
收藏量 user manytomany field 每个用户收藏一次
评分 rate 每个用户评分一次
在歌曲下面的评论加点赞功能

安装运行方法

安装依赖

将项目导入pycharm, 在pycharm配置python解释器，3.7及以下都可以。可以通过conda或者其他的虚拟环境来安装
打开终端输入pip install -r requirements.txt 若提示无pip。去下载get-pip.py 运行python get-pip.py
在pip安装过程中如果报错C++ 14依赖问题。则安装c++依赖工具。找不到找我要。如果安装速度过慢，请更换国内镜像https://blog.csdn.net/chenghuikai/article/details/55258957
安装成功后，进入运行阶段

运行

运行服务器: python manage.py runserver
如果无数据，运行项目根目录下的数据迁移脚本 populate开头。
python manage.py createsuperuser 创建超级管理员, (密码输入时终端暂时看不到)
进入后台: 127.0.0.1:8000/admin

需要获得永久更新和维护支持请联系我
其他问题请联系我

各文件功能

media/ 静态文件存放处，图片
movie/ Django的默认app，负责设置的配置还有url路由,部署等功能
static/ css文件和js文件的存放处
user/ 主app，程序的所有代码基本都在这下面 user/migrations为自动生成的数据库迁移文件 user/templates为前端页面模板文件，
user/admins.py 为管理员后台代码 user/forms.py为前端表单代码 user/models.py为数据库orm模型 user/serializers.py为restful文件，不用管。 user/urls为路由注册文件。 user/views为负责处理前端请求和与后端数据库交互的模块，也就是controller模块。
cache_keys.py为缓存的key值名称存放文件，不用管。
db.sqlite3数据库文件
douban_crawler.py 豆瓣爬虫文件
manage.py 运行的主程序，从这里启动
populate_movies_script.py 填充歌曲数据到数据库中
populate_user_rate.py 随机生成用户评分

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说明

系统采用的技术

推荐算法思路

基于用户的推荐

基于item的推荐