Python+Django+MySQL协同过滤图书推荐与豆瓣爬虫项目

协同过滤推荐算法的图书系统，算是 Django 项目里比较实用的一类。用户操作啥都有，像注册、评分、评论这些都整得挺全。再加上从豆瓣爬书籍数据，不用自己填内容，蛮方便的。嗯，前后端都能练手，推荐算法也有代码，适合边学边改。

Python和Django配合挺默契，前台逻辑清晰，后台也能管用户、图书、评分啥的。页面虽然不复杂，但功能基本都在，响应也快。用的是MySQL，跑起来还挺稳。如果你想做个能跑的推荐系统原型，这个项目真不错。

推荐部分基于协同过滤，根据浏览记录推荐感兴趣的书。你可以看下user-based或item-based算法部分，逻辑不难，用起来也直观。调一调参数，改一改相似度计算方式，效果还能再提升。

爬虫部分是亮点，直接从豆瓣拿书籍数据，不用手动录入，挺省事。适合你想了解下requests、BeautifulSoup怎么配合数据库落地的场景。而且数据质量还不错，能撑得起一套推荐逻辑。

如果你对推荐系统感兴趣，又想做个能上线的小项目，那这个挺合适的。代码结构还算清爽，改起来不累。你也可以从下面这些相关系统里找灵感，看看别人怎么实现协同过滤的：

• 协同过滤算法旅游推荐系统 Python
• 亚马逊推荐系统协同过滤
• 协同过滤商品推荐系统
• 协同过滤推荐系统 Java
• 基于协同过滤的服装推荐系统 python3.7 加 django

如果你已经熟悉基本的 Django 开发，可以直接上手跑项目；不熟的话，建议先过一遍模型和视图的关系，理解起来会快多。