一、介绍

图书管理与推荐系统。使用Python作为主要开发语言。前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面结构，后端采用Django作为逻辑处理，通过Ajax等技术实现数据交互通信。在图书推荐方面使用经典的协同过滤算法作为推荐算法模块。主要功能有：

角色分为普通用户和管理员普通用户可注册、登录、查看图书、发布评论、收藏图书、对图书评分、借阅图书、归还图书、查看个人借阅、个人收藏、猜你喜欢（针对当前用户个性化推荐图书）管理员可以管理图书以及用户信息二、部分效果展示图片

三、演示视频 and 代码 and 介绍

视频+代码（请点击右边访问）：图书管理与推荐 · 语雀

四、协同过滤算法

协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是推荐系统中的一种常用方法。它基于一个简单的假设：过去喜欢相似物品的用户在未来也可能喜欢相似的物品。 协同过滤的特点：

个性化推荐：它可以为每个用户提供个性化的推荐，因为它是基于用户的历史行为来做推荐的。无需物品内容：CF方法不需要对物品的内容进行分析，只需要用户的交互数据。冷启动问题：协同过滤受到所谓的“冷启动”问题的困扰，即新用户或新物品缺乏足够的交互数据来做出准确的推荐。

下面是一个简单的基于用户的协同过滤的Python示例代码：

from scipy.spatial.distance import cosine# 模拟用户评分数据user_ratings = {    'Alice': {'Item1': 5, 'Item2': 3, 'Item3': 4},    'Bob': {'Item1': 3, 'Item2': 1, 'Item3': 2},    'Charlie': {'Item1': 4, 'Item2': 2, 'Item3': 5}}def compute_similarity(user1, user2):    """计算两个用户之间的相似度，使用余弦相似度"""    common_ratings = set(user1.keys()) & set(user2.keys())    if not common_ratings:        return 0    # 提取两个用户的评分向量    vec1 = [user1[item] for item in common_ratings]    vec2 = [user2[item] for item in common_ratings]    return 1 - cosine(vec1, vec2)def get_recommendations(target_user, user_ratings):    """为目标用户推荐物品"""    total_scores = {}    total_similarity = {}    # 遍历每一个用户    for user, ratings in user_ratings.items():        if user == target_user:            continue        # 计算相似度        similarity = compute_similarity(user_ratings[target_user], ratings)        for item, score in ratings.items():            if item not in user_ratings[target_user]:                total_scores.setdefault(item, 0)                total_scores[item] += score * similarity                total_similarity.setdefault(item, 0)                total_similarity[item] += similarity    # 计算加权平均得分    rankings = [(item, total_scores[item] / total_similarity[item])                 for item in total_scores]    # 返回排序后的推荐列表    return sorted(rankings, key=lambda x: x[1], reverse=True)# 为Alice推荐物品print(get_recommendations('Alice', user_ratings))

代码注释：

首先，我们模拟了三个用户的评分数据。compute_similarity 函数计算两个用户之间的相似度，这里我们使用余弦相似度。get_recommendations 函数为目标用户推荐物品。它考虑了与目标用户相似的用户对物品的评分，并使用加权平均的方式来计算推荐分数。

这只是协同过滤的一个简单示例，实际应用中还需要考虑许多其他因素和优化手段。