一、介紹

電影推薦管理系統。本系統使用Python作為主要開發語言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技術語言框架搭建展示界面，后端采用Django作為功能邏輯處理，并使用Ajax實現前端與和后端的通信。其主要實現功能如下：

• 系統平臺分為管理員和用戶兩個角色
• 用戶可以登錄、注冊、查看電影、發表評價、對電影進行評分、收藏電影、購買影票、查看收藏、個人定單、個人信息編輯、充值、協同過濾算法實現個性化推薦、影票排行柱狀圖顯示等功能模塊
• 管理員在后臺管理系統中可以對上述的用戶和電影所有數據進行管理

二、部分效果圖片展示

三、Django介紹

Django框架，以其“為完美者準備”的設計理念，為開發者提供了一個快速、靈活且高效的Web開發環境。其優點主要體現在以下幾個方面：

• 快速開發：Django遵循“不要重復自己”（DRY）的原則，提供了大量內建的組件和工具，使得開發者可以更加專注于業務邏輯，而非重復性的編碼工作。這大大提升了開發效率和項目的交付速度。
• 安全性強：Django在設計之初就考慮到了安全性問題，它提供了許多內建的安全功能，如CSRF防護、SQL注入防護、密碼哈希等，幫助開發者構建安全穩健的Web應用。
• 可擴展性強：Django采用了松耦合的設計，各個組件之間耦合度低，便于替換和擴展。開發者可以根據項目需求靈活地添加或替換組件。
• 成熟穩定：自2005年首次發布以來，Django已經經歷了長時間的發展和優化，變得非常成熟穩定。許多大型網站和應用都是基于Django開發的，這也從側面證明了其可靠性。
• 優秀的ORM系統：Django提供了一個強大的對象關系映射（ORM）系統，支持多種數據庫后端，使得數據庫操作變得簡單直觀，同時也提供了豐富的查詢API。

目前，Django以其快速開發的能力、強大的功能和穩定性成為了眾多開發者和企業的首選Web框架。

四、協同過濾推薦算法介紹

協同過濾是推薦系統中一種常見的技術。其核心思想是利用用戶過去的行為數據來預測用戶未來對物品的偏好。協同過濾算法主要分為兩大類：基于用戶的協同過濾和基于物品的協同過濾。基于用戶的協同過濾這種方法基于一個假設：如果兩個用戶在過去對某些物品的評價相似，那么他們在未來對其他物品的評價也會相似。步驟：

• 計算用戶之間的相似性：常見的相似性計算方法包括余弦相似性、皮爾遜相關系數等。
• 找到目標用戶的K個最相似的用戶（也稱為鄰居）。
• 基于這K個最相似用戶的物品評價來預測目標用戶對未評價物品的偏好。
• 推薦評分最高的N個物品給目標用戶。

示例代碼：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假設有5個用戶對3個物品的評分矩陣
ratings = np.array([
    [5, 3, 0],
    [3, 4, 2],
    [4, 0, 5],
    [0, 2, 4],
    [2, 5, 3]
])

# 計算用戶之間的相似性
user_similarity = cosine_similarity(ratings)

# 預測用戶對物品的評分
def predict(ratings, similarity, user_idx):
    mean_user_rating = ratings.mean(axis=1)
    ratings_diff = (ratings - mean_user_rating[:, np.newaxis])
    pred = mean_user_rating[user_idx] + similarity[user_idx, :].dot(ratings_diff) / np.sum(np.abs(similarity[user_idx, :]))
    return pred

# 為第一個用戶推薦物品
user_idx = 0
prediction = predict(ratings, user_similarity, user_idx)
print("推薦評分：", prediction)