一、介绍
农产品管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言，前端使用HTML，CSS，BootStrap等技术和框架搭建前端界面，后端使用Django框架处理应用请求，使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。实现了一个综合性的农产品管理与推荐平台。具体功能如下：
- 系统分为普通用户和管理员两个角色
- 普通用户可以登录，注册、查看农产品信息、收藏物品、发布评论、编辑个人信息、柱状图饼状图可视化物品信息、并依据用户注册时选择的标签进行推荐 和 根据用户对物品的评分 使用协同过滤推荐算法进行推荐
- 管理员可以在后台对用户和物品信息进行管理编辑
创新点：
- 在推荐功能模块中分为两个推荐模块：物品推荐 和 猜你喜欢
- 物品推荐界面中，通过获取当前用户个人信息中填写的感兴趣的标签属性对用户进行推荐
- 猜你喜欢界面中，通过获取用户对物品的评分信息，并采用基于用户的协同过滤推荐算法计算相似度实现推荐。
二、系统部分功能效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/lridcg81i3kwe75g
四、协同过滤推荐算法介绍
协同过滤（Collaborative Filtering）是一种广泛用于推荐系统的算法，通过分析用户行为或项目相似性来推荐用户可能喜欢的项目。它主要分为基于用户（User-based）和基于项目（Item-based）两种方式。
- 基于用户的协同过滤：通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的项目。例如，如果用户A和用户B有相似的兴趣爱好，那么用户A喜欢的项目就可能被推荐给用户B。
- 基于项目的协同过滤：通过找到与目标项目相似的其他项目，推荐这些项目给用户。例如，如果用户喜欢电影X，而电影X与电影Y在风格或内容上相似，那么电影Y也会被推荐给用户。
协同过滤的优点是无需分析项目的具体内容，仅依赖于用户的历史行为数据，适合多样化的推荐场景。缺点是对新用户和新项目不友好（冷启动问题），且随着用户数量和项目数量的增加，计算复杂度会显著上升。
以下是一个基于项目的协同过滤的Python代码示例，使用pandas和scikit-learn库：
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 假设有一个用户-项目评分矩阵
data = {
'User': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D'],
'Item': ['X', 'Y', 'X', 'Z', 'Y', 'Z', 'X'],
'Rating': [5, 3, 4, 2, 2, 4, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 构建用户-项目矩阵
user_item_matrix = df.pivot_table(index='User', columns='Item', values='Rating').fillna(0)
# 计算项目相似度（余弦相似度）
item_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix.T)
item_similarity_df = pd.DataFrame(item_similarity, index=user_item_matrix.columns, columns=user_item_matrix.columns)
# 推荐项目
def recommend_items(user, user_item_matrix, item_similarity_df, n_recommendations=2):
user_ratings = user_item_matrix.loc[user]
similar_scores = item_similarity_df.dot(user_ratings).div(item_similarity_df.sum(axis=1))
recommendations = similar_scores[user_ratings == 0].sort_values(ascending=False)
return recommendations.head(n_recommendations)
# 为用户A推荐项目
print(recommend_items('A', user_item_matrix, item_similarity_df))
这个代码通过计算项目之间的余弦相似度，为特定用户推荐与其评分过的项目相似的项目。