【协同过滤】基于python豆瓣图书数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅

前端框架：HTML，CSS，JAVASCRIPT，Echarts后端：Flask数据处理框架：Pandas数据存储：Mysql编程语言：Python/Scala推荐算法：（1、ItemCF 2、UserCF）数据可视化：Echarts协同过滤算法（Collaborative Filtering）是推荐系统中常用的一种技术，主要用于根据用户的历史行为（如购买记录、评分、浏览记录等）来推荐用户可能感兴

___Edward

1420人浏览 · 2024-10-08 14:22:54

___Edward · 2024-10-08 14:22:54 发布

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【协同过滤】基于python豆瓣图书数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅

【协同过滤】基于python豆瓣图书数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅

源码获取方式在文章末尾

一、项目背景

在当今的数字化时代，随着社交媒体和在线平台的发展，用户对书籍的需求不断增加，产生了海量的用户评价和书籍信息。利用大数据分析和推荐系统，能够帮助用户快速发现感兴趣的书籍，提升阅读体验。同时，协同过滤作为一种有效的推荐算法，可以根据用户的历史评分和行为模式，为用户提供个性化的书籍推荐。基于Python构建的豆瓣图书数据分析与推荐系统，将为用户提供精准的书籍推荐服务，提升平台的用户黏性和满意度。

二、项目目标

项目旨在通过整合协同过滤算法，利用豆瓣图书的丰富数据，实现对用户阅读偏好的深入分析，并基于历史评分进行个性化书籍推荐。同时，结合数据可视化技术，使用户能够直观了解书籍推荐的趋势和热门图书，从而提升他们的阅读体验并做出更明智的选择。

三、项目功能

用户注册与登录：提供用户注册和登录功能，支持通过邮箱或用户名进行身份验证。
个性化推荐系统：基于用户的历史评分和行为数据，运用协同过滤算法为用户推荐个性化书籍。
书籍搜索与浏览：用户可以根据书名、作者或类别搜索书籍，并查看详细信息和评分。
数据分析与可视化：对书籍评分、用户偏好等数据进行分析，并通过图表和可视化仪表板展示结果。
热门书籍推荐：根据整体用户评分和购买趋势，提供当前热门书籍的推荐。
用户反馈与评价：用户可以对推荐的书籍进行评价和反馈，系统会根据反馈不断优化推荐效果。

四、项目创新点

个性化协同过滤：结合用户的社交行为和历史评分，采用混合协同过滤算法，提升推荐的准确性和个性化程度。
多维度可视化：通过创新的数据可视化技术，展示用户偏好、书籍趋势和市场需求，帮助用户更好地理解推荐内容。
自适应学习机制：系统采用自适应算法，根据用户的反馈和行为变化自动调整推荐策略，以提高推荐的相关性和满意度。
社交推荐功能：引入社交网络元素，让用户可以看到朋友的阅读记录和评分，从而增强推荐的可信度和互动性。
跨平台支持：确保系统在不同设备（如手机、平板、电脑）上的良好体验，使用户随时随地获取个性化推荐。

五、开发技术介绍

前端框架：HTML，CSS，JAVASCRIPT，Echarts

后端：Flask

数据处理框架：Pandas

数据存储：Mysql

编程语言：Python/Scala

推荐算法：（1、ItemCF 2、UserCF）

数据可视化：Echarts

六、数据库设计

DROP TABLE IF EXISTS `booklist`;
CREATE TABLE `booklist` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `bookId` varchar(255) NOT NULL,
  `tag` varchar(255) NOT NULL,
  `title` varchar(255) NOT NULL,
  `cover` varchar(2555) NOT NULL,
  `author` varchar(255) NOT NULL,
  `press` varchar(255) NOT NULL,
  `year` varchar(255) NOT NULL,
  `pageNum` varchar(255) NOT NULL,
  `price` varchar(255) NOT NULL,
  `rate` varchar(255) NOT NULL,
  `startList` varchar(255) NOT NULL,
  `summary` longtext NOT NULL,
  `detailLink` varchar(255) NOT NULL,
  `createTime` varchar(2555) NOT NULL,
  `comment_len` varchar(255) NOT NULL,
  `commentList` longtext NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=257 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(255) NOT NULL,
  `password` varchar(255) NOT NULL,
  `createTime` date NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

这里因为表数据太多，就不列举。

七、算法介绍

协同过滤算法（Collaborative Filtering）是推荐系统中常用的一种技术，主要用于根据用户的历史行为（如购买记录、评分、浏览记录等）来推荐用户可能感兴趣的项目。协同过滤算法分为两类：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）。这里我们重点介绍基于物品的协同过滤（ItemCF）。

通过用户对物品的评分或交互记录，构建用户-物品矩阵，接着根据用户对物品的行为来计算物品之间的相似度。常用的相似度计算方法包括：