计算机毕业设计Python+Spark游戏推荐系统 游戏可视化 游戏爬虫 游戏用户画像系统 游戏大屏可视化 游戏数据分析 游戏情感分析 神经网络混合CF推荐算法 大数据毕业设计 大数据毕设
2024-03-26 21:53:58 20.9MB
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管理员 教师 学生 三个权限 教师发布各类课程 学生可以搜索浏览各类课程 系统根据学生搜索和浏览的记录通过协同推荐算法推荐用户最感兴趣或这类课程里面评分最高的课程 学生选择课程并加入学习,然后管理员后台管理学生,教师……
2024-03-26 14:53:10 16.44MB java vue idea redis
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基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统(源码)
2024-03-25 16:00:06 22.25MB 源码软件
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简单的歌曲建议系统 在我们的示例中使用的“百万首歌曲”数据集,其中使用“百万首歌曲”数据集创建了简单的歌曲推荐系统; 来自各种网站的歌曲的混合,用户在听完歌曲后给出的乐谱,包含数据集和数据集。 例如其内容: 合并两个数据集 在我们合并的数据集的内容中打印数据(行)和属性(列)的数量 显示数据集的内容 分离数据集作为训练和测试数据 创建不基于定制的基于受欢迎度的推荐类的示例 尝试使用基于相似度的建议类别示例来预测用户喜欢的歌曲列表 通过歌曲标题建议类似歌曲的示例 根据用户输入的歌曲给出建议的部分 资源利用 该示例的屏幕截图: 数据集内容中的数据(行)和属性(列)数: 数据集包含: 基于受欢迎程度的建议,无需定制: 基于相似度的建议: 根据歌曲名称建议相似的歌曲: 根据用户输入的歌曲的建议:
2024-03-25 09:51:11 139KB 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
2024-03-24 16:11:40 57.66MB 毕业设计 python 电影推荐系统 推荐系统
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前台 1.用户登录模块:注册 登录 退出 修改密码 2.岗位显示模块:岗位分类(可按照专业分类) 查询岗位信息 查看岗位页面详情 3.收藏模块:添加岗位 删除岗位 后台 1.登录界面:管理员登录 2.岗位管理:与前台相同(查询岗位 查看岗位页面详情) 新添加(添加岗位 删除岗位 编辑岗位详情页 上传新岗位图片) 3.分析与推荐,对招聘信息、各种岗位信息等进行可视化图表分析。采用协同过滤算法,挖掘用户的兴趣领域,向用户提供推荐列表。
2024-03-20 21:20:39 8.96MB springboot vue mybatis redis
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Book-Crossing数据集是网上的Book-Crossing图书社区的278,858个用户对271,379本书进行的评分,包括显式和隐式的评分。这些用户的年龄等人口统计学属性(demographic feature)都以匿名的形式保存并供分析。这个数据集是由Cai-Nicolas Ziegler使用爬虫程序在2004年从Book-Crossing图书社区上采集的,包含三个表。 ①用户信息数据(BX-Users.csv):用户信息数据展示了用户的基本信息,其数据格式为:"User-ID";"Location";"Age" ②书籍信息数据(BX-Books.csv):数据格式为:"ISBN";"Book-Title";"Book-Author";"Year-Of-Publication";"Publisher";"Image-URL-S";"Image-URL-M";"Image-URL-L" ③书籍评分数据(BX-Book-Ratings.csv) User-ID: 用户标识 ISBN: 书籍标识 Book-Rating: 书籍评分,评分如果是明确的,以1-10分表示。未评
2024-03-20 14:22:05 50.6MB 数据集 机器学习 推荐系统
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基于协同过滤算法的个性化推荐系统【毕业设计源码+论文】 1、研究目的 基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统能够根据对用户在网站内的操作记录的分析,为用户推荐可能喜欢的新闻内容。另外,该系统还实现了新闻的新增、改、查、删操作,以及新闻的评论和回复、新闻评论管理等。 2、研究方法 首先,进行新闻内容采集,利用新闻爬虫,抓取新闻之后进行自动提取新闻的关键字,供新闻推荐使用。 其次,用户画像模型的训练,根据用户的操作历史分析出一个可以预测用户偏好的兴趣模型,即形成系统自定的表示该用户近期的兴趣指标的数据集。 最后,进行新闻推荐,根据用户画像模型分析得到一个关联内容的权重排序的集合结果,根据该集合给用户推荐相同关联内容相同的新闻。 3、研究结论 系统基本实现了按个性化推荐新闻的功能,其中的发布者中心模块、后台管理模块、前台模块的所有所有功能性正常,暂无验证缺陷,系统功能可以正常运行,包括新闻管理、评论管理、点赞、新闻推荐等所有功能。
2024-02-28 22:31:39 22.71MB 毕业设计 推荐系统 机器学习
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【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
2024-02-21 13:45:17 7.14MB 毕业设计 课程设计 项目开发 资源资料
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一、技术说明 Python语言、Django框架、requests爬虫模块、网易头条新闻、 二、项目介绍 1. 前台页面模块及用户功能:分为游客登录与用户登录两种登录状态,已登录用户可以查看首页、推荐页、热点新闻、个人中心,未登录访客只能可以看到首页、热点新闻。已登录用户包含的具体功能有:注册、登录、注销、信息修改、密码修改、新闻评论、新闻浏览记录查看、热点推荐查看、个性化推荐新闻查看等功能。未登录用户包含的具体功能有:注册、登录、首页中热点新闻推荐查看等功能。 2. 后台数据管理模块:管理员可登录后台管理系统,具体功能有:用户管理、新闻管理、评论管理、浏览记录管理等。 3. 数据获取模块:利用python网络爬虫,抓取相关新闻网站的新闻资源,包括新闻标题、发布时间、发布内容等。然后使用JieBa库进行中文分词、计算分词的TF-IDF值,得到相应关键字写入数据库中。 4. 新闻推荐模块:用户在注册时需要选择标签,计算新闻关键词与用户选择标签的相似度,相似度高者推荐给用户。显示在推荐页面内供用户浏览。 5、新闻进行评论后,没有提示,直接刷新页面即可展示。
2024-01-29 13:04:18 64.63MB 毕业设计 python 爬虫 新闻推荐系统
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