Web机器学习

第7章　电影推荐系统Web应用

本章讲解如何用Django框架搭建一个真实的推荐系统。该系统的主要功能是，根据用户的喜好（第5章讲过），向订阅了推荐服务的用户推荐电影，我们沿用第5章的电影评分数据：603部电影的打分数据，其中每部电影的打分人次在50次以上，共有942位用户参与打分。为了能够得到系统提供的电影推荐服务，每位用户需要为一定数量的电影打分，我们特意讲解信息检索系统的实现（第4章），以帮助用户检索电影、完成打分。我们还将讨论Django应用的不同部分：setting、model、用户登录/登出、命令、信息检索系统、推荐系统、管理后台和API（所有代码均已放到作者GitHub仓库chapter_7文件夹：https://github.com/ ai2010/machine_learning_for_the_web/tree/master/chapter_7）。因为第6章只介绍了Django的主要功能，所以在开发电影推荐系统过程中，每遇到一个新功能，我们都会讲解其技术细节。现在我们开始介绍推荐系统这个Web应用的初始化配置，让它先跑起来。

7.1　让应用跑起来

按照之前的做法，新建一个Django项目：

django-admin startproject server_movierecsys

在server_movierecsys文件夹下，新建一个应用：

python manage.py startapp books_recsys_app

接下来，对settings.py里面的各项内容进行设置。仿照第6章的做法，安装应用，指定HTML模板和样式文件的路径，指定使用SQLite数据库：

INSTALLED_APPS = ( 　　'django.contrib.admin', ...