一个电影推荐系统——实现用户登录、评分、推荐，采用协同过滤算法。:cherry_blossom:
我完成该项目的时间线可以参考README末尾的笔记，请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入，只做为本人完成的过程记录。
本项目为2018年所做，和当前主流技术有所出入，大家可以利用深度学习算法来改进推荐结果。
下面贴出我收藏的部分资料链接，希望对大家有帮助。
Window 下 MySQL 5.6.15 下载安装及使用
Python3 MySQL 数据库连接
协同过滤算法
django
用户注册、登录系统，对看过的电影进行评分，点击提交评分按钮，再点击查看推荐按钮即可看见推荐的电影列表。项目主页以及推荐结果如下：
1.首先将项目克隆到本地，用Pycharm打开movierecommend文件夹，并install项目依赖
2.将用到的csv文件导入mysql数据表中，详见数据库建表 ，配置好数据库；注意数据库相关代码（settings.py、views.py）可能都要进行修改以符合实际情况；（本项目端口号为3307,用户为root,密码为admin,database为MovieData);
3.命令行执行:
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
python manage.py runserver点击http://127.0.0.1:8000/ 即可查看注册登录以及评分页面。
注意登录后点击电影海报下面的星星对该电影评分，之后还要点击左上角的“提交评分”按钮才能将该评分数据存入mysql中，否则代码会报错。
项目依赖
1.Python3.6+django1.11 (python3.5亦可)
2.MySQL5.6
3.Jquery+CSS3+Html5
数据库建表处理
1.在MySQL中创建一个database，取好名字，比如MovieData；
2.在该数据库中创建moviegenre3和users_resulttable两张表,建表命令行如下：
CREATE TABLE moviegenre3(imdbId INT NOT NULL PRIMARY KEY,title varchar(300),poster varchar(600)); CREATE TABLE users_resulttable(userId INT NOT NULL,imdbId INT,rating DECIMAL(3,1)); 3.通过命令行或者navicat等工具将项目data文件夹下的两张csv表分别导入上面创建好的两张table中。由于moviegenre3.csv中的超链接较复杂，建议使用navicat工具导入；users_resulttable表可以使用下面命令行导入：
load data infile "E:/MovieRecommend/data/users_resulttable.csv" into table users_resulttable fields terminated by ',' lines terminated by '\n' (userId,imdbId,rating);注意，此表没有主键，增加主键操作为:
alter table users_resulttable add column id int auto_increment PRIMARY KEY; 1.由于在views.py的查询推荐结果的代码中直接将查询sql写死为select * from users_resulttable WHERE userId = 1001，可能会报keyerror:1001的错误。如果报错请检查users_resulttable表的末尾是否存入了userId=1001的用户评分记录，如果没有，很可能是用户没有点击提交评分按钮将数据插入数据表造成的。如果要进行第二个用户的注册和登录推荐，要将sql改为userId=1002或者先将user表中所存用户信息删除。
2.如果通过命令行将csv导入数据库表报错‘The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement’，则是mysql版本问题，建议使用5.6版本。如果使用5.7版本出现此问题，修改mysql文件夹下的my.ini文件，增加secure_file_priv=语句，并且在service服务里面重启mysql即可。
3.执行迁移时出现问题建议删除迁移文件重新迁移。
笔记
2018年2月18日
寒假过的好快啊，前一阵子准备用flask，但是后面进一步了解之后决定用django+mysql+python完成这个推荐系统，现在就在懵懵懂懂的学django
2018/4/5
UserCF是给用户推荐和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的电影，ItemCF是给用户推荐那些和他之前喜欢的电影类似的电影。
目前已经实现UserCF部分算法，模拟了用户-电影矩阵数据，对已有用户里的某一位用户进行电影推荐。之后的工作就是要从csv中获取数据。
看了《推荐系统实践》这本书，后期可能用基于标签，但是基于标签算法涉及更多，每部电影都需要多个标签，不能用movielens数据集。
2018/4/7
今天尝试用了pycharm，之前一直用的sublime，但是文件管理的比较混乱。用pycharm的时候遇到坑了，我系统按安装的是django1.11,
但是pycharm里面安装的是最新版本2.0，导致项目文件自带的代码有错误。后来又卸了重新安装，统一成了1.11.0版本。
接下来是mysql，项目迁移如下：
python manage.py makemigrations这只是生成了迁移文件，还要执行迁移文件
python manage.py migrate2018/4/8
进行一下流程梳理：
1.先启动mysql:net start mysql;mysql -u root -p;
2. create database [数据库名字];
3.pycharm直接创建一个django项目，然后进入这个项目下
4.在settings.py 中,数据库代码为：
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': '[数据库名字]',
'PASSWORD': '[自己设置一个密码]',
'HOST': '127.0.0.1',
'USER': 'root',
'PORT': '',
}
}5.在_init_.py中： import pymysql; pymysql.install_as_MySQLdb()
6.models.py:加入模型类，属性等。
7.生成迁移文件：python manage.py makemigrations;执行迁移：python manage.py migrate;
8.在mysql>中：use [数据库名]; show tables;
在项目文件下，python manage.py runserver 浏览器中输入127.0.0.1:8000
9.在templates下写html文件，然后和views.py视图文件、urls.py文件进行匹配
2018/4/10
今天搭建了django的虚拟开发环境，安装了virtualenv，一定要保证整个项目都在虚拟环境中运行。 django1.11.1
关于html文件调用js、css等文件：首先在建的app目录下建一个static文件，分支如下
├─migrations
│ └─__pycache__
├─static
│ ├─css
│ ├─img
│ └─js
└─__pycache__
注意migrations和static文件同级。html文件开头要加上 {% load staticfiles %}，引入css的语句为：
python <link rel="stylesheet" href="{% static 'css/Test.css' %}">
如果纯粹像写前端那样调用css、js是不能成功的。
输入'http://127.0.0.1:8000/users/login/'， 返回用户登录界面
点击登录后进入推荐系统首页（目前的首页只有一个电影分类页面，之后应增加分页，以及实现用户对电影评分，数据库记录用户对电影的评分）
2018/4/12
今天找到了另一个csv文件，里面含有电影海报的链接，这样可以直接用Js动态获取链接然后加载图片；
还有由于有很多个csv文件，每个文件包含的内容都不一样，所以要将各个文件合并。准备直接用mysql的多表查询。花了很久才成功把csv导入进mysql表中的ratings.
2018/4/13
注意result表里面要存电影的名字，而名字里面很多不确定的特殊符号，比如有逗号，冒号等。所以不能加enclosed by '"'这句，否则csv导进mysql表时会中断。
4/14
今天做的很少，主要都去看深度学习视频了，为以后的研究生项目扫盲。
主要还是csv和Mysql的问题，不知道要怎么去遍历里面的数据。之前是自己模拟的几个用户对电影进行评分，用的是列表类型，我就想能不能读取csv然后转为列表再操作。
4/20
由于之前创建表时，不小心将rating设为了int型，所以今天重新建了一张表改为DECIMAL，名为resultTable。而且增加了主键:id。
‘alter table resultTable add column id int auto_increment PRIMARY KEY;’是给表增加一列并设为自增主键。
现在前端页面已经可以获取图片的imdbId号和评分，接下来就是获取当前用户的名字，给他分一个从669开始的userId号。然后插入imdbId号和rating，调用算法进行分析。
4/25
今天实现了可以从前端页面获取评分的电影的rating和imdbId号并存入users_resulttable中，还要解决的是给登录用户自动分配一个userId号，与他的评分相对应。
之后要实现算法从数据库中获取数据得出推荐结果。现在没有存title，后面得出推荐结果了就通过查询imdbId号得到海报和title。
还实现了index.html显示用户登录信息。
重新根据model生产数据表要将所有的迁移文件都删除才能生成成功。
4/26
实现了给每个用户分配一个id，其实是在原有的user.id基础上加1000.
然后将算法导入pycharm，并且实现了可以将mysql数据表导出为csv文件。
现在的Mysql表是user_resulttable，同csv文件，csv文件导出到static下。明天的任务是通过按钮将其连贯起来。
4/27
poster2从moviegenre7.txt导入。
对users_resulttable的处理：
alter table users_resulttable drop column id;
load data local infile "e:/Moviedatabase/rrtotaltable.csv" into table users_resulttable fields terminated by ',' lines terminated by '\n' (userId,imdbId,rating);
alter table users_resulttable add column id int auto_increment PRIMARY KEY; 费劲周折终于实现了从数据库里获取海报链接并且显示在html上。
但是，还没有实现从recommend函数得到的imdbId中查询到poster再显示。可能要将imdbId存到数组里再循环查询。
而且还有个问题，就是现在页面一刷新数据库里就会出现重复的值。
4/28
有个最大的问题，现在imdbId和poster对应的表不完整，很多推荐出来的ImdbId号找不到电影海报。
必须要解决这个问题，而且最好增加title。现已解决select查询语句遍历recommend函数输出的数组。
4/29
到今天为止，毕设基本已经完成。且增加了用户注销按钮。
但有几点不足：
1.推荐页面的排版样式未设计 2.运行速度有点慢 3.只用了一种推荐算法 4.每次刷新都在重新生成推荐列表，应该去除这种效果，刷新不应该变动。
4/30
提高了一点运行速度。
5/2
今天写完了ItemCF,但其实性能比UserCF差。因为电影数据集的电影数量比用户多太多。
5/7
今天登入数据库出现了问题，一直登不进去。后面重新建了数据库，重设置了密码。
数据库端口号由3306改为3307，要删除迁移文件重新执行迁移。
CREATE TABLE moviegenre3(imdbId INT NOT NULL PRIMARY KEY,title varchar(300),poster varchar(600));
然后通过navicat将moviegenre3.csv自动导入。