《Python基于协同过滤算法非遗推荐系统 数据分析可视化大屏》详细介绍了基于Python利用协同过滤算法实现非遗推荐系统并进行数据分析可视化大屏展示的相关内容[^3]。该资料第一章绪论明确了课题的研究目标、意义和研究方向，还概述了全文组织结构；第二章介绍了系统开发使用的工具和技术，如PyCharm、Python、Django、mySqL和ECharts等，阐述了它们在数据处理、可视化及数据库存储等方面的关键作用；第三章对系统的可行性进行详细分析，包含经济、技术和操作可行性，同时分析了功能需求和非功能需求；第四章阐述系统整体设计思路和各模块设计细节，包括数据库设计、功能模块设计及模块间交互方式；第五章实现了系统数据可视化，确保数据呈现的直观性和可操作性；第六章阐述系统测试的目的、方法和具体内容，总结测试结果以确保系统功能的稳定性与可靠性；第七章回顾课题主要工作和成果，提出创新点与不足，展望未来发展方向并给出改进和扩展建议。 ```python # 以下为简单示例代码，实际应用需根据具体需求完善 import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 假设这是非遗数据 data = { 'user_id': [1, 1, 2, 2, 3, 3], 'heritage_id': [101, 102, 101, 103, 102, 103], 'rating': [5, 3, 4, 2, 3, 4] } df = pd.DataFrame(data) # 创建用户 - 非遗物品矩阵 user_item_matrix = df.pivot(index='user_id', columns='heritage_id', values='rating').fillna(0) # 计算用户之间的相似度 user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix) # 示例函数：根据用户ID推荐非遗 def recommend_heritage(user_id, top_n=3): user_index = user_item_matrix.index.tolist().index(user_id) similar_users = user_similarity[user_index].argsort()[::-1][1:top_n + 1] recommendations = [] for similar_user in similar_users: similar_user_id = user_item_matrix.index[similar_user] similar_user_heritage = df[df['user_id'] == similar_user_id]['heritage_id'].tolist() user_heritage = df[df['user_id'] == user_id]['heritage_id'].tolist() new_heritage = [heritage for heritage in similar_user_heritage if heritage not in user_heritage] recommendations.extend(new_heritage) return list(set(recommendations)) # 测试推荐函数 user_id = 1 recommended_heritage = recommend_heritage(user_id) print(f"为用户 {user_id} 推荐的非遗：{recommended_heritage}") ```