计算机毕业设计之Spark+Flink+Python考研预测分析考研院校推荐系统考研大数据分析大屏.zip
2023-11-22 11:09:39 7.98MB python
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计算机毕业设计源码:基于python旅游推荐系统+爬虫+分析可视化 +django框架 Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题,运用网络爬虫信息技术设计思想,实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础,使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则,对旅游信息进行必要的过滤和提取,使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建,基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐,完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析
2023-11-21 22:47:27 156.31MB 毕业设计 python 爬虫 旅游推荐
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基于python开发搭建的豆瓣电影推荐系统(源码+文档+ppt)下载 基于python开发搭建的豆瓣电影推荐系统(源码+论文+ppt)下载 基于python开发搭建的豆瓣电影推荐系统(源码+论文+ppt)下载
2023-11-14 18:38:26 127.02MB python
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Python电影推荐系统+爬虫+可视化(协同过滤推荐算法)(包含项目源码+数据库文件+文档)计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据,可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库,可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板
2023-11-09 18:56:34 57.66MB python 爬虫 django 推荐算法
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本系统是基于大数据的音乐推荐系统,SSM、HTML、CSS等技术实现了音乐播发及音乐推荐平台,此平台具有用户登录、歌曲搜索、用户喜欢歌曲推荐、热门歌曲推荐等主要功能。通过音乐推荐系统,系统会根据用户喜好推荐歌曲,用户操作更少,使用体验更加舒适便捷。使用HTML+CSS网页编程技术、JavaScript及JAVA语言,后端采用SSM框架技术,整个系统采用前后端分离的方式。数据库使用MySQL。大数据处理使用Hadoop对用户推荐歌曲 本音乐网站的客户端和管理端使用 VUE 框架来实现,服务端使用 Spring Boot + MyBatis 来实现,数据库使用了 MySQL。 后端:Spring Boot + MyBatis + Hadoop 前端:Vue + Vue-Router + Vuex + Axios + Element-UI 开发环境: JDK: jdk1.8.0_221 MySQL:5.7.35 for Win64 (x86_64) Node:v10.16.0 IDE:IntelliJ IDEA 2021、VSCode/WebStorm
2023-10-11 17:04:22 6.29MB 大数据 毕设 vue 音乐
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推荐系统 推荐系统笔记,包括论文,代码实现,相关推荐比赛等
2023-09-23 11:10:10 51.26MB 系统开源
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【计算机课程设计】基于python的少儿兴趣班推荐系统的设计与实现,本资源爬取对应的兴趣班信息,使用协同过滤算法进行推荐,使用前请务必查看说明文档
2023-09-23 10:21:24 23.71MB Python
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本系统的设计工作主要是使用了Java编 程语言, MYSQL数据库,框架是Spring Boot。而前端设计则使用了较新的Vue.js。本 设计完成了对用户登录功能的实现、知识图谱的生成。 同时利用协同过滤算法完成对习 题的推荐, 管理员对用户的管理等功能。页面简洁,对用户友好,推荐系统通过用户搜 索内容基于层次将知识图谱可视化反馈给用户,明了且便捷,可以使用户轻松知晓搜索 内容在知识图谱中的实体与关系,并且接收到协同过滤算法的相关推荐。
2023-07-04 15:44:21 156.19MB 知识图谱 SpringBoot
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电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售,视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤 逐项过滤 基于模型的协同过滤 单值分解(SVD) SVD ++ 混合模型 基于内容+ SVD 项目中包含的文件 movie_recommendation_system.ipynb:python笔记本代码文件 movie_recommendation_system.html:python笔记本的html版本 films.csv:MovieLens数据集中的电影数据 rating.csv:用户对MovieLens数据集中的电影给予的评分
2023-06-19 18:11:56 1.51MB 系统开源
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开发语言:Java 框架:springboot JDK版本:JDK1.8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7(一定要5.7版本) 数据库工具:Navicat11 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven包:Maven3.3.9 浏览器:谷歌浏览器 系统在生活中的应用十分广泛,无论是个人还是企业,在日常生活中都需要系统,不仅可以提高工作效率和质量,也可以提高数据准确性,以下是系统的好处: 1. 提高效率:系统可以自动化处理大量的数据和信息,从而减少了人工操作的时间和错误率,提高了工作效率和质量。 2. 降低成本:系统可以减少人力资源和物质资源的浪费,使企业在生产和管理上节约成本,提高企业效益。 3. 提高数据准确性:系统可以自动化管理和处理数据,减少了人工操作中的错误和遗漏,从而提高了数据的准确性和可靠性。 4. 增强决策支持:系统可以为企业提供大量的有用信息和数据分析,为企业决策提供支持和依据,提高了决策的准确性和科学性。 5.提高客户服务:系统可以为客户提供更快捷、更准确的服务,提高了客户满意度和忠诚度,增强企业的竞争力。
2023-05-18 11:20:33 19.77MB spring boot spring boot
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