推荐系统的实现

一、实验简介

1.1 实验介绍

本节实验我们将在上一节实验的基础上实现推荐系统的核心部分。

1.2 知识点

本节实验中我们将学习并实践下列知识点：

• 模板引擎的使用
• 请求的处理
• 复杂查询的使用
• 简单的推荐算法

二、基础知识

• 路由： Flask 支持用 装饰器把一个函数绑定到对应的 URL 上，从而实现路由功能。

如下图代码所示，实现了 和 两个地址的访问请求处理：

二、简单推荐算法实现

本节实验中我们实现的推荐算法比较简单，基本思路：

1. 找到用户所喜爱的番剧；
2. 分析这些番剧的类别（一个番剧可能有多个标签），进行统计排序；
3. 找到前三个标签，从数据库中找到同时具有这三个标签的番剧（喜欢的不能再推荐）；
4. 将番剧相关信息（name，brief）进行展示。
   SQL 数据库操作的实现上述的思路1 和 思路2：

其中下图所划去的一行内容对应思路1，即从 表中查询用户和喜欢的番剧数据对：

剩下的两个 操作由以下代码共同完成：

上图中的红线部分较重要，其中第二个红线部分用了 Python 的 数据结构以取交集。 是喜欢番剧的列表， 函数是随机取一个。 循环中保证不取与喜欢的重复的，这里还考虑一个问题，就是你得到的交集是喜欢集合的子集，如果不加判断将会导致死循环，所以这种情况拿出来判断，如果出现这种情况就从用户最喜欢类别中拿出一个番剧。

完整代码实现在 文件中，代码如下：

四、推荐系统的实现及部署

4.1 app.py 的实现

系统运行的启动我们使用 Flask 实现在 文件中，详细代码：