python语言django框架开发在线游戏推荐系统 个性化游戏推荐系统 爬虫、数据可视化、排行榜 热门推荐、平均加权混合推荐 协同过滤推荐算法、机器学习、深度学习、人工智能、大数据OnlineGameRecommendPy

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

Pycharm、Python3及以上版本，Django3.6及以上版本，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，echarts可视化图表组件，kindeditor富文本框组件等。

2、实现功能

前台首页地址：http://127.0.0.1:8000/
后台首页地址：http://127.0.0.1:8000/admin
管理员账号：admin 管理员密码：admin

用户功能：登录、注册、忘记密码、修改个人信息、修改个人密码、游戏搜索、游戏排行榜、游戏分类、游戏下载、为你推荐、可能喜欢推荐、热门推荐、游戏收藏、游戏评分、游戏点赞、游戏评论、退出登录等；

管理员功能：登录、可视化、修改个人信息、修改个人密码、游戏类型管理、游戏管理、用户管理、收藏游戏管理、评分游戏管理、点赞游戏管理、评论游戏管理、管理员管理、退出登录等。

为你推荐：
用户没有登录，采用热门推荐，推荐评分高的游戏和收藏量多的游戏；
用户已经登录，采用基于用户的协同过滤推荐算法（评分数据）和基于物品的协同过滤推荐算法（收藏数据）进行平均加权混合推荐，
如果平均加权混合推荐没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性造成没有推荐结果），
采用热门推荐，推荐评分高的游戏和收藏量多的游戏，同时过滤当前登录用户已经评分、收藏的游戏。

可能喜欢：
推荐与当前游戏相同类型的点赞量多的游戏，同时过滤当前登录用户已经浏览的游戏。

数据分析：饼状图、折线图、词云图。

游戏数据来源：爬取TapTap网站游戏数据。

二、项目展示

三、代码展示及运行结果

专业长期研究java、python推荐算法（基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等）、大数据等，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新，欢迎关注。