python协同过滤算法django餐厅推荐系统

协同过滤算法概述

协同过滤分为基于用户的协同过滤（User-Based CF）和基于物品的协同过滤（Item-Based CF）。核心思想是通过分析用户历史行为数据（如评分、点击等），找到相似用户或物品，生成推荐列表。

Django项目基础搭建

创建Django项目并配置基础环境：

django-admin startproject restaurant_recommendation cd restaurant_recommendation python manage.py startapp recommendations

在settings.py中注册应用，配置数据库（如PostgreSQL或SQLite），并定义用户模型（可继承AbstractUser）。

数据模型设计

在models.py中定义核心数据表：

fromdjango.dbimportmodelsfromdjango.contrib.auth.modelsimportUserclassRestaurant(models.Model):name=models.CharField(max_length=100)cuisine_type=models.CharField(max_length=50)classUserRating(models.Model):user=models.ForeignKey(User,on_delete=models.CASCADE)restaurant=models.ForeignKey(Restaurant,on_delete=models.CASCADE)rating=models.IntegerField(default=0)# 假设评分范围为1-5

数据预处理与相似度计算

实现用户-物品评分矩阵构建：

importnumpyasnpfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritydefbuild_user_item_matrix():ratings=UserRating.objects.all()users=User.objects.all()restaurants=Restaurant.objects.all()matrix=np.zeros((len(users),len(restaurants)))forratinginratings:matrix[rating.user.id-1][rating.restaurant.id-1]=rating.ratingreturnmatrix

基于用户的协同过滤实现

计算用户相似度并生成推荐：

defuser_based_recommend(user_id,matrix,k=5):user_similarity=cosine_similarity(matrix)similar_users=np.argsort(user_similarity[user_id-1])[-k-1:-1][::-1]unrated_restaurants=np.where(matrix[user_id-1]==0)[0]recommendations=[]forrestaurantinunrated_restaurants:weighted_sum=np.dot(user_similarity[user_id-1],matrix[:,restaurant])recommendations.append((restaurant,weighted_sum))returnsorted(recommendations,key=lambdax:x[1],reverse=True)[:10]

视图与API接口

在views.py中创建推荐接口：

fromdjango.httpimportJsonResponsedefrecommend_restaurants(request,user_id):matrix=build_user_item_matrix()recommendations=user_based_recommend(user_id,matrix)restaurant_ids=[r[0]+1forrinrecommendations]# 转换为数据库IDrestaurants=Restaurant.objects.filter(id__in=restaurant_ids)returnJsonResponse({"recommendations":list(restaurants.values())})

前端展示

使用Django模板或Vue/React集成：

<divid="recommendations">{% for restaurant in recommendations %}<p>{{ restaurant.name }} - {{ restaurant.cuisine_type }}</p>{% endfor %}</div>

性能优化

• 稀疏矩阵处理：使用scipy.sparse存储评分矩阵。
• 缓存机制：通过django.core.cache缓存相似度计算结果。
• 离线计算：定期通过Celery任务预生成推荐结果。

测试与评估

• 准确率测试：划分训练集与测试集，计算RMSE。
• A/B测试：比较推荐系统与随机推荐的用户点击率差异。

部署上线

• 使用Gunicorn+Nginx部署Django应用。
• 通过Docker容器化数据库和推荐服务。

项目

技术支持
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

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