构建django推荐的简单方法

请我是机器学习新手，完成了超过11小时的视频教程，但仍然不清楚，请告诉我如何使用django构建推荐系统，因为我需要在本月底之前交付一个项目。请帮助我。 我已经研究过django的建议，但仍然不清楚

class Loopnote(models.Model):
    user=models.ForeignKey(AUTH_USER_MODEL,on_delete=models.CASCADE)
    body=models.TextField()
    created=models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    like=models.ManyToManyField(AUTH_USER_MODEL,related_name='like')
    share = models.PositiveIntegerField(default=0)
    loop=models.IntegerField(null=True,blank=True)
    # comments = GenericRelation(Comment)
    # comments=models.ManyToManyField('Comment',null=True,blank=True)
    video=models.FileField(upload_to='Videos/',null=True, blank=True)
    photo=models.ImageField(upload_to='LoopPhotos/',null=True, blank=True)
    class Meta:
        verbose_name_plural = 'Loopnotes'
        ordering= ['-created']
        get_latest_by = "-created"


    def __str__(self):
        return "%s loopnote" % self.user
    def get_absolute_url(self):
        return reverse('loopnote_detail', args=[str(self.pk)])

这就是我想使用推荐的模型表。

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提前感谢。

Django是一个数据库框架，不是一个用于机器学习的工具。您需要使用另一个工具来训练算法，然后在Django中使用该模型仅用于推理。您现在要遵循的非常粗糙的要点：

使用Keras或其他ML库训练模型

将该模型放入Django项目中

使用Django从数据库获取数据，并将其输入Keras模型

使用Django视图显示结果

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我们需要了解更多关于该应用程序的信息，以了解如何为您提供建议。它适用于帖子，就像facebook推荐每个用户的帖子一样