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数据集下载地址http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/
- 对图书数据使用tensorflow和GPU加速实现了初版的协同过滤算法 （为了tensorflow的tensor运算，所以会创建比较大的矩阵，会初始化2个约27W乘10W的矩阵） 作者训练环境配置：
环境：ubuntu
内存：64G
显卡：TaiTanXP * 4 （4*12G）
速度有比较大的提升。一天内可以训练完成。但是内存占用极高。接近42G内存。 所以在git上面CF4TensorFlow.py这个文件中第12行：
Rating=Rating[:5000]
设置了一个切片区间，默认使用5000，你可以按你的配置修改这个参数。
作者选择 Epoch 60000 Loss函数曲线
注册，登录，检索查询，评分，实时推荐，离线推荐，购物车，书单，删除购物车，删除书单。
管理员权限： 删除用户，添加书籍，删除书籍。
- 使用python3.6作为编程语言。使用mysql作为数据库存储.
- 需要安装pandas,flask，pymysql. * 安装方式:
pip install pandas
pip install flask
pip install pymysql
QQ：470581985
图书推荐系统
----Flask-BookRecommend-Mysql\
|----data >这个文件夹中存放数据集，数据集比较杂乱。
|----image\
|----web\ >web端
| |----logger.py >日志记录
| |----config.yml >配置参数
| |----logs >日志
| |----app.py >web入口
| |----utils.py >辅助模块
|----CF_use_python.py >协同过滤：CF 算法
|----CF_use_tensorflow.py >使用tensorflow实现的协同过滤CF算法
|----read_data_save_to_mysql.py >读取data文件夹里面的书籍存储到数据库中
|----README.md
数据集下载地址[http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/]
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将下载好的数据放入data文件夹下
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运行read_data_save_to_mysql.py文件 将数据导入到mysql中。 注意mysql的链接参数.默认是root,密码123456,端口是3300.如果你的不是， 需要修改read_data_save_to_mysql和web/config.yml文件下的mysql的配置参数。
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进入web文件夹,运行app.py
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在浏览器上访问 127.0.0.1:8080
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使用下载数据中的UserID和其对应的Location作为账号密码登录网站。
-
系统管理员的账号：admin 密码：admin 通过这个账号密码进入后台管理
Example：
UserID/账号：- 39027
UserName/密码：- tempe, arizona, usa
本项目实现了3个图书推荐功能：
- 热门书籍
- 是将评分排名最高的几本书推荐给用户
- 猜你喜欢
- 通过数据库SQL语句实现
- ”看了这本书的人也看了XX书“
- 主要逻辑是：
- 首先查该用户的浏览记录
- 通过浏览过的书籍，找到也看过这本书的人
- 在也看过这本书的人中，找评分较高的书推荐给用户
- 推荐书籍
- 离线计算好的推荐表的信息。使用到了协同过滤算法
- 之后会做成按天更新
- 目前的项目是实时推荐的，使用sql语句实现的
