Python+Django实现协同过滤电影推荐系统实战

1. 项目概述：基于协同过滤的电影推荐系统

这个电影推荐系统项目采用Python+Django技术栈，核心算法是协同过滤（Collaborative Filtering）。我在实际开发中发现，这种组合特别适合中小型推荐场景——Django自带的管理后台能快速搭建数据录入界面，而Python丰富的科学计算库让算法实现变得轻松。

系统工作原理很简单：通过分析用户的历史评分数据，找到兴趣相似的用户群体（用户协同过滤），或者发现电影之间的关联性（物品协同过滤）。比如用户A和B都喜欢《肖申克的救赎》和《阿甘正传》，那么当B给《当幸福来敲门》打了高分时，系统就会把这部电影推荐给A。

注意：协同过滤算法存在"冷启动"问题——新用户或新物品没有足够历史数据时难以产生推荐。实际项目中我通常会混合内容推荐（如电影类型、导演）作为补充方案。

2. 核心算法解析与实现

2.1 协同过滤算法选型

我选择了基于用户的协同过滤（UserCF），因为电影推荐场景中用户兴趣往往比物品特性更稳定。核心公式是计算用户相似度：

python复制from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def calculate_user_similarity(user_ratings):
    # user_ratings是用户-电影评分矩阵
    return cosine_similarity(user_ratings)

实测发现，当用户量超过1万时，内存中的相似度矩阵会暴涨。这时我的优化方案是：

1. 使用稀疏矩阵存储（scipy.sparse）
2. 只保留每个用户Top20的相似用户
3. 定时离线计算相似度（Celery定时任务）

2.2 评分预测与推荐生成

获得相似用户后，用加权平均预测目标用户对未观看电影的评分：

python复制def predict_rating(target_user, movie, user_sim, user_ratings):
    similar_users = user_sim[target_user].argsort()[-10:][::-1]
    weighted_sum = 0
    sim_sum = 0