智能菜谱推荐系统及源码-Java版-基于SpringBoot的管理方案-ITADN社区

优质

本项目是一款Java版智能菜谱推荐系统，采用Spring Boot框架构建，提供高效的菜谱管理和个性化推荐功能，附带完整源代码。智能菜谱推荐系统及其相关代码实现 ### 智能菜谱推荐系统的开发概述： #### 技术栈与工具： - 开发语言：Java - 后端框架：SpringBoot - JDK版本：JDK1.8 - 数据库：MySQL 5.7 - 数据库工具：SQLyog/Navicat - 开发软件：eclipse/myeclipse/idea - Maven包管理器： - 浏览器支持：谷歌浏览器 #### 前端技术栈 - Vue.js - Ajax请求处理 - MyBatisPlus等数据库操作框架 ### 系统功能模块概述: 1. 用户信息管理系统 2. 图片和视频素材库 3. 摘要与目录展示 ## 第一章绪论 ### 1.1选题动因简述开发智能菜谱推荐系统的原因及背景。 ### 1.2 背景意义介绍项目的研究背景及其在实际应用中的重要性。 ## 第二章相关技术介绍 ### 2.1 MySQL数据库对MySQL数据库的特性与使用方法进行简单说明。 ### 2.2 Vue前端技术讲解Vue.js框架的基本概念和开发特点。 ### 2.3 B/S架构模式解释B/S（Browser/Server）架构的概念及其优点。 ### 2.4 ElementUI介绍简要描述Element UI组件库的功能及使用方法。

智能菜谱推荐系统及其源码-基于Web的设计与实现-java语言开发

优质

本作品为一款运用Java语言编写的基于Web的智能菜谱推荐系统。该系统能够根据用户偏好和饮食需求智能化地推荐适合的菜谱，并提供详细的代码设计，便于开发者学习参考。智能菜谱推荐系统设计与实现技术栈：Java, SpringBoot, Vue, Ajax, Maven, MySQL, MyBatisPlus 等开发语言：Java 框架：SpringBoot JDK版本：1.8 数据库：MySQL 5.7 数据库工具：SQLyog Navicat 开发软件：eclipse myeclipse idea Maven包：Maven 浏览器：谷歌浏览器系统的实现包括用户信息、图片素材和视频素材。摘要 I 目录 III 第1章绪论 1 1.1选题动因 1 1.2背景与意义 1 第2章相关技术介绍 3 2.1 MySQL数据库 3 2.2 Vue前端技术 3 2.3 BS架构模式 4 2.4 ElementUI介

基于SpringBoot的智能推荐在线教育管理系统的ZIP文件

优质

这个ZIP文件包含了基于SpringBoot框架开发的智能推荐在线教育管理系统源代码及资源文件，适用于在线教育平台的教学管理和智能化课程推荐。采用Java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先进行需求分析以确定系统的主要功能。接着对系统进行全面设计与详细设计。全面设计主要包括系统功能、总体结构、数据结构以及安全方面的设计；而详细设计则涵盖数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现及其关键代码等。最后，通过功能测试来验证系统的性能，并对测试结果进行分析和总结。该管理系统包含完整的程序毕设源代码一份及配套数据库文件，确保系统能够完美运行。此外还附带了详细的配置环境说明文档以指导安装与使用过程。

电影推荐及管理系统源码-SpringBoot框架下的Java实现

优质

本项目为基于SpringBoot框架开发的电影推荐及管理平台源代码，采用Java语言编写，旨在提供一个高效、便捷的电影信息管理和个性化推荐解决方案。电影推荐系统涉及多个方面，包括但不限于电影推荐、系统的源码开发、管理系统的构建以及基于Java的代码实现。此外，还有关于如何使用Spring Boot来设计与实现一个电影推荐系统的研究，特别是结合Web技术的应用。这些内容涵盖了从理论探讨到实际操作的全过程，对于开发者和研究者来说具有很高的参考价值。

Java推荐系统源码推荐

优质

本项目提供一套基于Java语言实现的推荐系统源代码，旨在帮助开发者和研究人员理解并构建高效的个性化推荐算法。推荐系统是现代互联网服务中的关键技术之一，用于根据用户的历史行为、偏好及兴趣个性化地提供商品、文章、音乐或视频等内容的建议。这里提供的资源是一套基于Java语言实现的推荐系统的源代码，适合对推荐算法与Java编程感兴趣的读者进行研究和实践。首先，“ANNOUNCEMENT”文件通常包含项目的重要公告或者发布说明，其中包括项目的最新更新详情、目标设定以及开发团队的相关信息等；阅读该文档可以增进你对于该项目背景及目的的理解。“logger.dtd”则是定义XML日志格式的DTD（Document Type Definition）类型文档，在Java应用程序中使用日志记录是必不可少的一环。通过它，你可以追踪程序运行状态并进行调试工作。 “LICENSE”文件则载明了项目的授权许可信息，如Apache License、MIT License或GPL等常见开源协议之一；了解这些条款对于合法地使用和贡献源代码至关重要。“README”文档则是项目的基本指南，提供了关于如何构建、启动及测试该项目的入门级说明，并概述了其结构与主要组件。 “RELEASE_NOTES”文件记录着每个版本中的变更日志，包括修复的问题以及新增的功能等；这有助于用户了解新发布的改进情况。此外，“build.xml”是Ant构建工具使用的配置文件，定义了项目编译、打包及测试任务的规则。“unstable”目录可能存放了一些尚处于开发阶段或不够稳定的代码片段。 “Data”目录内则可能是推荐系统所需的数据集所在位置，例如用户行为记录、商品信息或者训练模型时用到的各种矩阵等。而“bin”文件夹通常包含可执行脚本和程序，用于启动服务、运行测试或其他相关操作。“jnistuff”表明项目可能使用到了Java Native Interface（JNI），这是一种让Java代码与其他语言编写的组件进行交互的技术。通过研究这套Java推荐系统源码，你将能够学习到诸如协同过滤、基于内容的推荐算法及矩阵分解等技术的实际应用；掌握如何处理和预处理用户行为数据；熟悉利用Hadoop或Spark进行大数据分析的方法；并且深入了解集成优化代码以及构建部署完整软件项目的过程。这些技能在IT行业中非常实用，尤其是对于那些希望投身于推荐系统开发或者基于数据分析的产品设计领域的工程师来说尤为重要。

基于知识图谱的推荐方法及系统

优质

本研究提出了一种创新的知识图谱驱动的推荐方法和系统，通过深度整合用户与实体间的复杂关系网络来优化个性化内容推荐。数据稀疏性和冷启动问题是当前推荐系统面临的主要挑战之一。以知识图谱形式提供的附加信息能够在一定程度上缓解这些问题，并提高推荐的准确性。本段落综述了近期提出的利用知识图谱改进推荐方法的研究成果，根据知识图谱的来源与构建方式以及在推荐系统中的应用途径，提出了相应的分类框架，并分析了该领域的研究难点。此外，文章还列举了一些常用的文献数据集。最后探讨了未来可能具有价值的研究方向。

Python Flask知识图谱智能推荐系统源码库.zip

优质

该资源为Python Flask框架下的知识图谱与智能推荐系统的源代码集合，旨在帮助开发者构建高效、个性化的信息推荐服务。《Python+Flask知识图谱智能推荐系统的深度解析》在当今信息爆炸的时代，智能推荐系统已经成为过滤大量信息、提供个性化服务的重要工具之一。本项目利用Python编程语言及其轻量级Web框架Flask，并结合了先进的知识图谱技术，构建了一套高效且精准的智能推荐系统。本段落将深入探讨该项目中的关键技术细节和实现方法，帮助读者更好地理解如何开发此类系统。一、Python与Flask框架基础作为一门高级编程语言，Python以其简洁明快的语法结构以及丰富的库资源受到广泛开发者喜爱。而Flask则是一款轻量级Web应用框架，它提供了一个简单且灵活的方式来构建高效的应用程序。在本项目中，利用Flask搭建后端服务来处理HTTP请求、与数据库交互，并提供了API接口。二、知识图谱技术知识图谱是一种结构化的数据表示形式，用于存储和组织大量复杂的信息资源。在此推荐系统里，知识图谱主要用来储存用户兴趣爱好以及商品属性等信息，并通过分析这些实体之间的关联关系来进行深度挖掘和推理工作，从而提供更加个性化的推荐服务。三、数据库设计与管理项目中可能会使用到的关系型数据库（例如MySQL）或非关系型数据库（如MongoDB），用于存储包括但不限于用户数据、商品详情及历史行为记录等信息。合理规划并优化这些数据库的设计可以有效地支持高并发的查询和更新操作，从而提高整个系统的性能。四、推荐算法实现优秀的推荐系统离不开高效的推荐算法支撑，常见的有基于内容的推荐方法、协同过滤技术以及矩阵分解模型等应用广泛的技术手段。在本项目中，则可能综合运用多种算法来提升个性化推荐的效果与多样性。五、源码分析 1. 用户界面：通过Flask框架提供的模板引擎和路由机制构建用户登录注册页面，实现查看个性化推荐等功能。 2. 推荐服务：处理来自用户的请求并调用相应的推荐算法以生成个性化的结果反馈给前端展示。 3. 数据接口：负责数据的读取与写入操作如记录历史行为或更新知识图谱等任务。 4. 知识图谱管理：涵盖从构建到查询再到维护整个生命周期内的各个阶段，可能涉及SPARQL查询语言和图形数据库相关的操作技术。 5. 实时性能优化：通过引入缓存策略、批处理以及异步执行等多种手段来提高系统的响应速度。六、毕业设计实践价值对于计算机科学与技术专业的学生而言，本项目具有很高的实用性和研究意义。它涵盖了Web开发技能训练、数据分析能力培养及团队协作等多个方面内容，有助于全面提升学生的专业素质和综合素养水平。同时知识图谱的应用为推荐系统的研究提供了新的视角，在学术探索以及实际应用领域均展现出显著的价值。基于Python+Flask的知识图谱智能推荐系统，通过结合现代的Web开发技术和先进的数据表示方法实现了个性化服务的新突破点。学习并实践这一项目不仅能够帮助开发者掌握相关技术知识，还能进一步了解如何将理论研究成果转化为解决现实问题的有效工具，为未来的职业发展和科学研究奠定坚实的基础。

基于Web的线上学习资源智能推荐管理系统设计、实现及Java代码分享

优质

本项目旨在开发一个基于Web的智能化线上学习资源推荐系统，通过分析用户行为和偏好，提供个性化课程建议。采用Java技术栈构建后端服务，并开放部分核心源码以供交流与学习。线上学习资源智能推荐系统技术栈：Java, SpringBoot, Vue, Ajax, Maven, MySQL, MyBatisPlus 开发语言：Java 框架：SpringBoot JDK版本：1.8 数据库：MySQL 5.7 数据库工具：SQLyog/Navicat 开发软件：eclipse/myeclipse/Idea Maven包管理器使用Maven 浏览器推荐使用谷歌浏览器。系统实现包括用户信息、图片素材和视频素材的处理。以下是目录概览：第1章绪论 - 选题动因 - 背景与意义第2章相关技术介绍

基于Java和Springboot及Vue的智能停车场管理系统

优质

本系统是一款采用Java与Spring Boot后端框架结合Vue前端技术开发的智能化停车管理平台，旨在提升停车场运营效率和用户体验。提供的源码资源涵盖了安卓应用、小程序、Python应用和Java应用等多个领域，并且每个领域都包含了大量的实例项目。这些源码是根据各自平台的最新技术和标准编写而成，在对应环境下可以无缝运行。同时，每份源码都配有详细的注释和文档以帮助用户快速理解代码结构与实现逻辑。适用人群：这类资源特别适合大学生群体使用。无论是计算机相关专业的学生还是对其他领域编程感兴趣的学生，这些资源都能为你们提供宝贵的学习机会和实践平台。通过学习并运行这些源码，你将能够掌握各平台开发的基础知识，并提升自己的编程能力和项目实战经验。在学习阶段，你可以利用这些源码进行课程实践、课外项目的开展或毕业设计的准备。通过分析与运行源码，你会更深入地了解各平台的技术细节和最佳实践方法，逐步培养出自己独立完成项目的能力以及解决问题的技巧。此外，在求职或者创业的过程中，具备跨平台开发能力的学生将更具竞争力。为了确保这些资源能够顺利使用并易于操作，我们特别注意了以下几点：首先，每份源码都提供了详细的运行环境及依赖项说明以帮助用户轻松搭建起所需的开发环境；其次，源码中的注释和文档都非常详尽以便于新用户快速上手与理解代码内容。最后，我们会定期更新这些资源来适应各平台技术的最新发展趋势以及市场需求的变化。

Java餐厅智能推荐系统源码-随机主题

优质

本项目为Java开发的餐厅智能推荐系统源代码，采用随机主题算法个性化推荐美食给用户，旨在优化用户体验和提高餐饮业数字化水平。 Java餐厅智能推荐系统源码的更新阅读清单可以帮助理解可扩展、可靠及高性能大型系统的模式。著名工程师的文章与可靠的参考文献对相关概念进行了详细解释，并通过为数百万乃至数十亿用户提供服务的实际案例进行验证，这些经过实战测试的系统提供了宝贵的见解。如果您遇到性能或可伸缩性问题（前者指单个用户操作速度慢，后者在高负载下表现不佳），可以研究技术公司如何解决这些问题。这部分内容特别适合那些需要处理大规模数据和深度学习的人士使用。正如优步CTO Thuan Pham所说，“即使一天的失败也能通过冷静应对而重新开始。”因此，请保持镇定并注意事项。参加系统设计面试时，在白板上进行设计方案前，建议先查阅相关资料以获得全面视角，并咨询科技巨头工程师们如何构建、扩展和优化他们的系统。有许多资源可供选择（其中许多是免费的），祝您好运！组建您的梦之队的目标不是扩大团队规模而是增加产出与价值。通过研究部分了解技术公司是如何在招聘、管理、组织架构及沟通等方面实现这一目标的具体做法。

是否确定退出登录?

智能菜谱推荐系统及源码-Java版-基于SpringBoot的管理方案

全部评论 (0)