Python+Django+Mysql开发个性化学习资源推荐系统 在线学习平台推荐系统 基于机器学习、深度学习、人工智能、协同过滤推荐算法 爬虫 可视化数据分析 CourseRecommendSysPy

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

Python，Django，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，layer弹窗组件、echarts可视化组件等。

2、实现功能

前台首页地址：http://127.0.0.1:8000/ 后台首页地址：http://127.0.0.1:8000/admin 管理员账号：admin 管理员密码：admin

前台用户包含：注册、登录、退出登录、浏览课程、搜索课程、信息修改、密码修改、课程评分、课程收藏、课程评论、排行榜、用户标签、热点推荐、个性化推荐课程等功能；

后台管理员包含：数据分析、用户管理、课程管理、课程类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、浏览记录管理、用户标签管理等。

个性化推荐功能： 游客：热点推荐（根据课程总评分降序推荐）; 登录用户：基于用户的协同过滤推荐算法（根据评分数据），如果没有推荐结果， 采用标签推荐（推荐登录用户标签下的总评分较高的课程，同时是登录用户没有评分的）。

人气榜单，查询浏览数量最多的课程，同时不包括当前登录用户浏览过的课程。

相关推荐： 推荐与当前课程相同课程类型下收藏量较高的课程，同时不包括当前登录用户收藏过的课程。

课程数据来源：爬取中国大学MOOC课程数据。

3、开发步骤

一、需求分析 主要是分析需要实现的功能、确定开发工具及技术等。例如：前台用户需要有登录、注册、注销、搜索课程、课程评分、个性化推荐等，后台管理员需要有登录、注销、用户管理、课程管理、课程类型管理等，个性化推荐使用基于用户的协同过滤推荐算法等。Python开发语言，mysql数据库，django开发框架等。 二、数据库设计 数据库设计使用navicat数据库管理工具，可通过sql语句脚本生成数据库表，也可以直接操作新建表设计表等。注意主外键关联设计，例如：评分记录表需要外键关联用户表和课程表。 三、页面设计 使用bootstrap前端框架，通过学习https://v5.bootcss.com/官方文档和开发案例来设计页面。 四、开发框架搭建 Django开发框架搭建请参考：使用pycharm创建django项目讲解.doc 五、功能开发 首先是进行前台用户首页的开发，其次是课程详情，然后是用户注册、登录等，接着是用户的评分、修改信息等，然后是进行管理员功能的开发，最后是进行前台用户的个性化推荐功能实现。 六、系统测试 主要是进行bug修改，推荐算法测试。

二、项目展示

三、代码展示及运行结果

专业长期研究java、python推荐算法（基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等）、大数据等，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新，欢迎关注。

参考链接

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