python双算法小说推荐系统在线阅读+书架管理 python小说推荐系统协同过滤算法 Django框架大数据毕业设计 deepseek（附源码+文档）-开发者社区

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1、项目介绍

Django双算法小说推荐系统在线阅读+书架管理后台数据维护计算机毕业设计

个性化推荐模块：融合基于用户（关联相似用户偏好）与基于物品（匹配小说内容标签）的双推荐算法，精准推送契合用户阅读喜好的小说，提升发现效率。
核心阅读模块：支持小说在线阅读，提供自定义阅读界面功能，同时记录用户阅读轨迹，方便续读；用户可将心仪小说添加至书架，实现便捷管理与快速访问。
互动交流模块：用户可对阅读过的小说发表评论，对优质评论进行收藏，增强阅读互动体验，沉淀用户反馈。
分类浏览模块：提供清晰的小说分类体系，用户可通过分类导航快速筛选目标小说，搭配详情页完整展示小说核心信息，辅助阅读决策。
数据存储模块：采用MySQL数据库，安全存储用户书架、评论、收藏、阅读记录等核心数据，保障数据完整性与访问稳定性。
后台管理模块：管理员可通过后台界面全面管理用户信息与小说数据，包括数据录入、更新、审核等操作，维护系统有序运行。
技术架构：基于Django框架开发，结合双推荐算法与MySQL数据库，构建功能完善、交互流畅的小说阅读与推荐平台，兼顾个性化体验与系统实用性。
Django框架、双推荐算法（基于用户+基于物品）、书架、评论收藏、小说阅读、MySQL数据库、后台管理

系统的推荐功能主要通过双推荐算法实现。基于用户的推荐算法根据用户的历史阅读行为和偏好，推荐与其相似的用户喜欢的小说。基于物品的推荐算法则根据小说的内容、标签等信息，推荐与用户喜好相符的小说。

小说推荐系统是基于Django框架开发的一个应用，它利用双推荐算法（基于用户和基于物品）来为用户推荐适合他们阅读的小说。

该系统具有以下主要功能：

书架：用户可以将自己喜欢的小说添加到书架中，方便随时阅读。
评论收藏：用户可以对阅读过的小说进行评论，并将喜欢的评论收藏起来。
小说阅读：用户可以在线阅读小说，并根据个人喜好自定义阅读界面。
MySQL数据库：系统使用MySQL数据库来存储用户的书架、评论、收藏等信息。
后台管理：管理员可以通过后台管理界面对用户、小说等进行管理和维护。

通过这些功能和算法，小说推荐系统可以为用户提供个性化的阅读推荐，提高用户的阅读体验和满意度。

2、项目界面

（1）系统首页

（2）小说分类浏览

（3）根据小说推荐

（4）小说数据详情

（5）小说浏览阅读

（6）阅读记录

（7）后台数据管理

3、项目说明

Django双算法小说推荐系统在线阅读+书架管理后台数据维护计算机毕业设计

个性化推荐模块：融合基于用户（关联相似用户偏好）与基于物品（匹配小说内容标签）的双推荐算法，精准推送契合用户阅读喜好的小说，提升发现效率。
核心阅读模块：支持小说在线阅读，提供自定义阅读界面功能，同时记录用户阅读轨迹，方便续读；用户可将心仪小说添加至书架，实现便捷管理与快速访问。
互动交流模块：用户可对阅读过的小说发表评论，对优质评论进行收藏，增强阅读互动体验，沉淀用户反馈。
分类浏览模块：提供清晰的小说分类体系，用户可通过分类导航快速筛选目标小说，搭配详情页完整展示小说核心信息，辅助阅读决策。
数据存储模块：采用MySQL数据库，安全存储用户书架、评论、收藏、阅读记录等核心数据，保障数据完整性与访问稳定性。
后台管理模块：管理员可通过后台界面全面管理用户信息与小说数据，包括数据录入、更新、审核等操作，维护系统有序运行。
技术架构：基于Django框架开发，结合双推荐算法与MySQL数据库，构建功能完善、交互流畅的小说阅读与推荐平台，兼顾个性化体验与系统实用性。

小说推荐系统是基于Django框架开发的一个应用，它利用双推荐算法（基于用户和基于物品）来为用户推荐适合他们阅读的小说。

该系统具有以下主要功能：

书架：用户可以将自己喜欢的小说添加到书架中，方便随时阅读。
评论收藏：用户可以对阅读过的小说进行评论，并将喜欢的评论收藏起来。
小说阅读：用户可以在线阅读小说，并根据个人喜好自定义阅读界面。
MySQL数据库：系统使用MySQL数据库来存储用户的书架、评论、收藏等信息。
后台管理：管理员可以通过后台管理界面对用户、小说等进行管理和维护。

通过这些功能和算法，小说推荐系统可以为用户提供个性化的阅读推荐，提高用户的阅读体验和满意度。

4、核心代码

#!/usr/bin/env python#-*-coding:utf-8-*-importmathimportpdb#基于小说物品推荐classItemBasedCF:def__init__(self):self.readData()# print(self.train)defreadData(self):fromconnect_mysqlimportConnectMysql# root 后面 修改自己的密码con=ConnectMysql('localhost',3306,'root','123456','novel_recommend')# 查询# 收藏sql='SELECT * FROM Collections;'shoucang=con.query(sql,None)# 阅读sql='SELECT * FROM ReadNovel;'read=con.query(sql,None)# 评论CommentModelssql='SELECT * FROM CommentModels;'comment=con.query(sql,None)############################### 开始统计用户评分id表# 收藏5 阅读 3 评论（1多个） 比例# 统计用户iduser_item={}foriinshoucang:# 3 2ifstr(i[3])notinuser_item.keys():user_item[str(i[3])]={}user_item[str(i[3])][str(i[2])]=5else:user_item[str(i[3])][str(i[2])]=user_item[str(i[3])].get(str(i[2]),0)+5foriinread:# 1 2ifstr(i[1])notinuser_item.keys():user_item[str(i[1])]={}user_item[str(i[1])][str(i[2])]=3else:user_item[str(i[1])][str(i[2])]=user_item[str(i[1])].get(str(i[2]),0)+3foriincomment:ifstr(i[1])notinuser_item.keys():user_item[str(i[1])]={}user_item[str(i[1])][str(i[2])]=1else:user_item[str(i[1])][str(i[2])]=user_item[str(i[1])].get(str(i[2]),0)+1self.train=user_itemdefItemSimilarity(self):#建立物品-物品的共现矩阵cooccur=dict()#物品-物品的共现矩阵buy=dict()#物品被多少个不同用户购买Nforuser,itemsinself.train.items():foriinitems.keys():buy.setdefault(i,0)buy[i]+=1cooccur.setdefault(i,{})forjinitems.keys():ifi==j:continuecooccur[i].setdefault(j,0)cooccur[i][j]+=1#计算相似度矩阵self.similar=dict()fori,related_itemsincooccur.items():self.similar.setdefault(i,{})forj,cijinrelated_items.items():self.similar[i][j]=cij/(math.sqrt(buy[i]*buy[j]))returnself.similar#给用户user推荐，前K个相关用户，前N个物品defRecommend(self,user,K=10,N=10):rank=dict()action_item=self.train[user]#用户user产生过行为的item和评分foritem,scoreinaction_item.items():sortedItems=sorted(self.similar[item].items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[0:K]forj,wjinsortedItems:ifjinaction_item.keys():continuerank.setdefault(j,0)rank[j]+=score*wjreturndict(sorted(rank.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[0:N])#声明一个ItemBasedCF的对象# item = ItemBasedCF()# item.ItemSimilarity()# recommedDict = item.Recommend("3")#参数为用户id# for k,v in recommedDict.items():# print(k,"\t",v)