1. 项目背景

随着游戏行业的快速发展，越来越多的游戏产品涌现出来，玩家面临着越来越多的选择。因此，构建一个高效的游戏推荐系统对于帮助玩家发现他们可能感兴趣的游戏变得至关重要。本项目旨在利用Python构建一个游戏推荐系统，帮助玩家快速找到适合他们喜好的游戏。

2. 项目目的

• 实现一个个性化的游戏推荐系统，根据用户的偏好和行为为其推荐适合的游戏。
• 提高游戏平台的用户满意度和留存率，促进游戏销售。
• 探索推荐系统算法在游戏领域的应用，深入了解用户行为和偏好。

3. 项目范围

• 数据收集：获取游戏相关的数据集，包括游戏名称、类型、评分、玩家评价等信息。
• 数据预处理：对数据进行清洗、去重、特征提取等操作，为推荐系统建模做准备。
• 算法选择与实现：选择合适的推荐算法，如协同过滤、内容推荐等，实现推荐系统功能。
• 用户接口设计：搭建一个用户友好的界面，让用户可以方便地使用推荐系统。

4. 项目内容

• 数据收集与清洗：从公开数据源获取游戏数据，并进行清洗和预处理。
• 模型选择与实现：选择适当的推荐算法，如协同过滤算法，实现游戏推荐功能。
• 用户交互设计：设计一个简洁直观的用户界面，展示推荐结果并收集用户反馈。
• 系统优化与测试：对系统进行优化，提高推荐准确度和效率，并进行测试验证系统性能。

5. 技术方案

• 语言：Python
• 数据库：SQLite 或 MongoDB
• 推荐算法：协同过滤、内容推荐
• Web框架：Flask或Django

通过以上方案，本项目旨在建立一个基于Python的游戏推荐系统，为玩家提供更好的游戏推荐体验，推动游戏行业的发展。

核心代码分享如下：

        game_id = game[1]
        print(game_id)
        params = {
            'parentId': game_id,
        }
        data = p.urlencode(params)
        url = url + data

        response = requests.get(url)
        json_data = json.loads(response.text)
        # print(json_data)
        districts = json_data['StatusData']['ResultData']['GameOther']
        # print(districts)
        for dis in districts:
            print(dis)
            sql2 = "select  count(1)  from  tb_server where did = '%s'" % dis['Id']
            cursor = db.cursor()
            cursor.execute(sql2)
            count = cursor.fetchone()
            if count[0] > 0:
                print('已存在')
            else:
                sql3 = "insert into tb_server(did,gameid,name,isclose,update_time) " \
                       "values ('%s', '%s', '%s', %d, '%s') " %\
                        (dis['Id'], game_id, dis['Name'], dis['IsClose'], datetime.date.today().strftime("%Y%m%d") )
                cursor = db.cursor()
                cursor.execute(sql3)
                db.commit()