一、介绍

汽车租聘管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建前端界面，后端采用Django框架处理用户的请求。创新点：使用协同过滤推荐算法实现对当前用户个性化推荐。

其主要功能如下：

• 系统分为管理员和用户两个角色
• 用户可以登录、注册、查看车辆信息、发布评论、对车辆进行评分、收藏汽车、支付租聘、查看订单、编辑个人信息、查看排行榜、查看推荐界面
• 算法应用：系统使用协同过滤推荐算法基于用户评分信息计算相似度进行推荐
• 管理员可以对用户和车辆信息进行管理

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

视频+代码+介绍：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/gfoectfz8gwwlef7

四、协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是一种常用的推荐系统算法，其核心思想是利用用户的历史行为数据来预测用户可能感兴趣的物品。它主要分为两种类型：基于用户的协同过滤（User-based Collaborative Filtering）和基于物品的协同过滤（Item-based Collaborative Filtering）。

基于用户的协同过滤算法会寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的物品。而基于物品的协同过滤算法则是寻找与用户之前喜欢的物品相似的其他物品，然后推荐这些相似物品给用户。

下面是一个简单的基于物品的协同过滤推荐算法的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy import sparse

# 假设有一个简单的用户-物品评分矩阵
ratings = np.array([
    [5, 3, 0, 1],
    [4, 0, 0, 1],
    [1, 1, 0, 5],
    [1, 0, 0, 4],
    [0, 1, 5, 4]
])

# 将评分矩阵转换为稀疏矩阵，提高计算效率
ratings_sparse = sparse.csr_matrix(ratings)

# 计算物品之间的余弦相似度
item_similarity = cosine_similarity(ratings_sparse.transpose())

# 将相似度矩阵转换为稠密矩阵以便查看
item_similarity = item_similarity.toarray()

# 定义一个函数来生成推荐
def generate_recommendations(user_id, similarity_matrix, ratings_matrix, k=3):
    # 获取用户未评分的物品
    rated_items = ratings_matrix[user_id]
    unrated_items = np.where(rated_items == 0)[0]
    
    # 计算推荐分数
    scores = np.dot(similarity_matrix[:, unrated_items], ratings_matrix[:, unrated_items].T)
    
    # 将用户已经评分的物品的分数设置为0
    scores[unrated_items] = 0
    
    # 找出分数最高的k个物品
    recommended_items = np.argsort(-scores)[0, :k]
    
    return recommended_items

# 生成推荐
user_id = 0  # 假设我们要为第一个用户生成推荐
recommended_items = generate_recommendations(user_id, item_similarity, ratings)
print("Recommended items for user {}: {}".format(user_id, recommended_items))

这段代码首先定义了一个简单的用户-物品评分矩阵，然后计算了物品之间的余弦相似度，并定义了一个函数来生成推荐。这个函数会找出用户未评分的物品，并基于相似度和评分数据计算推荐分数，最后返回分数最高的k个物品作为推荐。