前言

如今协同过滤等传统推荐算法被广泛用于推荐，但也存在冷启动、矩阵稀疏等问题，本项目用深度学习来实现电影推荐，核心算法主要参考了https://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529，基于tensorflow和卷积神级网络来实现个性化电影推荐。web端用django来进行开发。

1.实现效果

1.1 算法运行结果

（1）输入电影，推荐相似的电影以及看过的人还喜欢的电影

（2）输入用户信息，推荐其喜爱的电影

1.2 系统主要界面

• 登录模块

• 电影推荐模块

2.主要代码实现

2.1 网络模型代码

网络模型代码这里就不放了,可以参考https://blog.csdn.net/chengcheng1394/article/details/78820529

2.2 django代码

以下是django的一些主要代码：

• urls.py配置路由

• settings.py配置数据库

• 登录模块

def login(request):if request.method == 'GET':return render(request, 'login.html')else:#用户POST提交的数据u = request.POST.get('user')p = request.POST.get('pwd')#把账号密码写死了# if u == 'cxx' and p == '123':#     #登录成功#     return redirect('/mess/')#从数据库中判断账号密码是否正确if u and p:c = User.objects.filter(username=u,password=p).count()if c >= 1:#获取当前登录的用户idcur_id = User.objects.get(username=u, password=p).idreturn redirect('/mess/?user_id='+str(cur_id))else:return render(request, 'login.html', {'msg': '账号密码错误'})else:#登录失败return render(request, 'login.html', {'msg': '请输入正确的账号密码'})

• 推荐喜欢的电影

def like(request):user_id = request.GET.get('user_id')#获取当前用户my_user = models.User.objects.get(id=user_id)global global_modelmodel = global_modelprint('-------正在推荐--------', user_id)list_like_movies_names, list_like_movies_ids = model.recommend_your_movie(int(user_id))print('你喜欢的电影：', list_like_movies_names)print('你喜欢的电影id：', list_like_movies_ids)# 你喜欢的电影list_dict_like = []for i in list_like_movies_names[:6]:list_dict_like.append(utils.movie_dic(i))for i in range(len(list_dict_like)):# list_dict_like[i]['movie_id'] = list_like_movies_ids[i]list_dict_like[i]['movie_id'] = int(list_like_movies_ids[i])    #把字典中的id转int类型，便于前端if判断print('相似电影列表：', list_dict_like)context = {}context['list_dict_like'] = list_dict_likecontext['my_user'] = my_user    #返回当前用户，在前端页面显示当前登陆的用户名return render(request, 'like.html', context)

• 推荐同类型的电影和看过的人喜欢的电影

def index(request):#获取电影idmovie_id = request.GET.get('movie_id')global global_modelmodel = global_modelprint('-------正在推荐--------', movie_id)#choice_movie_name 选择的电影名称#list_same_movies_names 相似的电影名称#list_pepole_like_movies_names 喜欢这个电影的人还喜欢的电影名称#list_same_movies_ids 相似的电影id#list_pepole_like_movies_ids 喜欢这个电影的人还喜欢的电影id#和recommend_by_movie方法的返回值一一对应choice_movie_name, list_same_movies_names, list_pepole_like_movies_names, list_same_movies_ids, list_pepole_like_movies_ids = model.recommend_by_movie(int(movie_id))print('选择电影：', choice_movie_name)print('相似的电影：', list_same_movies_names)print('喜欢这个电影的人还喜欢：', list_pepole_like_movies_names)print('相似的电影id：', list_same_movies_ids)print('喜欢这个电影的人还喜欢id：', list_pepole_like_movies_ids)#选择的电影list_dict_choice = []for i in choice_movie_name:list_dict_choice.append(utils.movie_dic(i))list_dict_choice[0]['movie_id'] = movie_idprint('选择电影列表：', list_dict_choice)# 相似的电影list_dict_same = []# for i in list_same_movies_names[:3]:    #最多显示3部电影for i in list_same_movies_names:list_dict_same.append(utils.movie_dic(i))for i in range(len(list_dict_same)):# list_dict_same[i]['movie_id'] = list_same_movies_ids[i]list_dict_same[i]['movie_id'] = int(list_same_movies_ids[i])    #把字典中的id转int类型，便于前端if判断print('相似电影列表：', list_dict_same)# 看过的用户还喜欢的电影list_dict_otherlike = []for i in list_pepole_like_movies_names:list_dict_otherlike.append(utils.movie_dic(i))for i in range(len(list_dict_otherlike)):# list_dict_otherlike[i]['movie_id'] = list_pepole_like_movies_ids[i]list_dict_otherlike[i]['movie_id'] = int(list_pepole_like_movies_ids[i])    #把字典中的id转int类型，便于前端if判断print('喜欢这个电影的人还喜欢列表：', list_dict_otherlike)context = {}context['list_dict_choice'] = list_dict_choicecontext['list_dict_same'] = list_dict_samecontext['list_dict_otherlike'] = list_dict_otherlikereturn render(request, 'index.html', context)