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基于用户画像的Django电影推荐系统源码及完整项目(含数据库),适合毕业设计使用。

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简介:
本作品提供了一个基于用户画像的电影推荐系统的完整代码和数据库方案,采用Python Django框架开发。特别适用于计算机专业学生的毕业设计需求。 本系统基于Django框架,并采用MTV模式进行开发。数据库使用MongoDB、MySQL和Redis存储数据,基础数据源为从豆瓣平台爬取的电影信息。我们根据用户的基本信息和操作记录等行为数据来创建用户标签,并利用Hadoop和Spark大数据组件对这些数据进行分析处理,从而实现个性化推荐功能。 管理系统采用的是Django自带的功能并使用simpleui进行了美化优化。整个项目包括完整的源码、数据库以及详细的安装与使用教程。文档中详细说明了软件的各项功能:当访客首次访问网站时只能查询和搜索电影信息;如果需要更多服务,则可以注册账号,填写相关信息后登录成为普通用户,并开始享受系统提供的所有功能和服务。 该项目的所有文件已经打包好并提供下载链接,在源码包内包含了详细的使用说明书。

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客服
客服
  • Django),使
    优质
    本作品提供了一个基于用户画像的电影推荐系统的完整代码和数据库方案,采用Python Django框架开发。特别适用于计算机专业学生的毕业设计需求。 本系统基于Django框架,并采用MTV模式进行开发。数据库使用MongoDB、MySQL和Redis存储数据,基础数据源为从豆瓣平台爬取的电影信息。我们根据用户的基本信息和操作记录等行为数据来创建用户标签,并利用Hadoop和Spark大数据组件对这些数据进行分析处理,从而实现个性化推荐功能。 管理系统采用的是Django自带的功能并使用simpleui进行了美化优化。整个项目包括完整的源码、数据库以及详细的安装与使用教程。文档中详细说明了软件的各项功能:当访客首次访问网站时只能查询和搜索电影信息;如果需要更多服务,则可以注册账号,填写相关信息后登录成为普通用户,并开始享受系统提供的所有功能和服务。 该项目的所有文件已经打包好并提供下载链接,在源码包内包含了详细的使用说明书。
  • .zip
    优质
    本项目旨在通过构建个性化用户画像,开发智能电影推荐系统,以提高用户体验和平台粘性。 本段落主要介绍一种基于Django框架的系统开发方法,该方法采用MTV模式,并结合MongoDB、MySQL和Redis数据库技术。数据来源主要是从豆瓣平台爬取的电影信息。此管理系统着重于利用用户的基本信息以及使用行为记录等来优化用户体验。 管理信息系统是一种通过计算机技术实现的应用程序,旨在提高工作效率、减少错误发生率、增强安全性,并提供必要的数据分析支持。以下是几种常见的管理信息系统: 1. 学校管理系统:用于处理学生和教职员工的信息资料,包括课程安排、成绩管理和考勤情况记录等。这类系统有助于提升学校内部的组织效率及信息管理水平。 2. 人力资源管理系统(HRM):专门针对企业的人力资源管理工作而设计的应用程序,涵盖招聘流程、培训活动、薪资福利以及绩效考核等多个方面。该类软件能够帮助企业更加高效地管理员工队伍,并促进其工作表现和满意度的增长。 3. 库存管理系统:用于监控商品或原材料的库存状况,防止出现过量积压或者短缺的情况发生,从而优化供应链的整体运作效果。 4. 客户关系管理系统(CRM):专注于维护与客户之间的互动记录及销售机会追踪等功能模块。通过使用这类工具可以更好地了解客户需求并提高客户的忠诚度和满意度。 5. 医院信息系统:用于管理和跟踪患者的医疗档案、医生值班表以及药品库存等信息,以此来改善医疗服务的质量和效率水平。 6. 财务管理系统:负责记录与管理组织机构的财务交易详情及报告编制等工作内容。这类系统对于确保企业的会计准确性和透明度具有重要作用。
  • (Python)_融算法_使豆瓣集.zip
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    本项目为Python毕业设计,旨在开发基于用户画像的推荐系统。通过融合多种推荐算法,并利用豆瓣电影数据集进行测试和优化,以实现更精准的内容个性化推荐。 【资源详情说明】 该项目为近期精心打造开发的完整代码,并配有详尽的设计文档。 在上传前已对源码进行严格测试,在多种环境下均能稳定运行且功能完善,无论是技术研究、教学演示还是项目实践,都能轻松复现,节省时间和精力。 本项目面向计算机相关专业领域的各类人群。对于高校学生而言,可作为毕业设计、课程设计及日常作业的优质参考;而对于科研工作者和行业从业者,则可用于初期立项演示,并有助于快速搭建原型以验证思路。 具备一定技术基础的人士可以在此代码基础上进行修改,实现其他功能或直接用于毕设、课设等。对于初学者而言,在配置环境或运行项目时遇到困难时可获得远程指导和技术支持。 欢迎下载学习本项目的资源,期待与您共同探讨技术问题和交流项目经验!
  • 与实现().zip
    优质
    本项目为基于用户画像技术的电影推荐系统的开发实践。通过分析用户的观影历史和偏好构建个性化的用户画像,并结合协同过滤算法,实现精准高效的电影推荐功能。该项目包括完整的代码实现及详细的文档说明。 该项目是个人毕业设计项目,在答辩评审中获得了95分的高分。所有代码经过调试测试,确保可以运行。欢迎下载使用,适用于初学者学习或技术进阶需求。该资源主要面向计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、教师及从业人员,可用于期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景。 项目整体具有较高的参考价值和实用性,具备较强基础能力的用户可以在现有基础上进行修改调整,以实现更多功能拓展。
  • - Python、Spark和Hadoop
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    本项目构建了一个基于Python、Spark及Hadoop的大数据平台,通过分析用户行为数据生成个性化电影推荐,旨在提升用户体验与满意度。 本系统采用Pycharm作为开发环境,并使用Python3.7版本构建在Django框架之上,结合Pyspark进行大数据分析并利用Hadoop平台处理数据。数据库方面则采用了MySQL5.6与Redis。 该推荐系统的架构基于MTV模式(模型-模板-视图),主要的数据来源是从豆瓣获取的电影信息,并以用户的基本资料和行为记录为依据开发出相应的用户标签,进一步通过Hadoop及Spark等大数据组件进行处理分析。系统同时集成了Django自带的管理界面并使用simpleui进行了美化。 对于首次访问网站的新访客而言,他们可以执行登录、注册账户、找回密码以及查询电影等功能,并且还会收到默认推荐的电影列表。普通用户则能享受更多服务,包括但不限于搜索和评论电影、修改个人资料及更改邮箱地址或密码等操作;此外还能够收藏喜欢的作品并对其进行评分评价。 系统会通过记录用户的每一步行动来构建详细的用户画像(即“标签”),根据这些信息动态调整推荐内容。管理员账号则具备对所有数据库模型进行查询、编辑和删除的权限,以便于维护整个系统的正常运行与数据管理。 启动程序需在命令行中输入:python manage.py runserver
  • ——与实现,运Django框架MTV架构,结MongoDB和MySQL
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    本项目为电影推荐系统,采用Django框架及MTV架构开发,并融合了MongoDB和MySQL双数据库技术,通过构建用户画像来提升个性化推荐效果。是一款集成了数据存储、处理与分析的综合性软件工程作品。 java 毛毛虫游戏.zip 由于提供的文本内容主要是文件名的重复出现,并且没有任何具体的文字描述或其他联系信息,因此在去除不必要的元素后,仅保留了核心的信息“java 毛毛虫游戏.zip”。如果需要对这个文件进行更详细的说明或提供相关背景信息,请提供更多具体内容。
  • Python结Spark和Hadoop资料包(说明文档).zip
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    该资料包为一个基于Python, Spark和Hadoop构建的大数据电影推荐系统的毕业设计项目,采用用户画像技术提升个性化推荐效果。包含源代码、数据库与详尽的文档说明。 本项目是经导师指导并认可的高分毕业设计作品,主要面向计算机相关专业的学生及需要进行实战练习的学习者。该项目也适用于课程设计或期末大作业,并包含全部源代码,可以直接作为毕设使用。 该系统基于Django框架开发,采用MTV模式,数据库选用MySQL和Redis,以从豆瓣平台爬取的电影数据为基础构建推荐系统。通过分析用户的基本信息及操作记录等行为信息来生成用户标签,并利用Hadoop、Spark大数据组件进行处理与分析。管理系统则使用了Django自带的功能并用simpleui进行了美化。 具体功能如下: - 访客模式:首次访问网站时,访客可执行登录注册、忘记密码以及电影查询和默认推荐等功能。 - 普通用户权限包括但不限于搜索电影信息,添加或删除评论,管理个人信息(如修改密码及邮箱),收藏与评分影片,并支持注销账户等操作。系统将记录用户的每一次互动行为并据此生成个性化标签权重来构建用户画像,以实现精准的电影推送服务。 - 系统管理员则拥有对所有模型数据进行查询、编辑和删除的操作权限。 整个项目经过严格调试确保可以正常运行。
  • Java脚本】()
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    这是一个采用Java开发的电子商务推荐系统项目,专为毕业设计而设。该项目不仅提供了完整的源代码,还包含了用于初始化和测试系统的数据库脚本文件,有助于学生深入理解电商平台的核心技术与实现方法。 ### 项目简介 本项目是一套基于SSM(Spring、Spring MVC 和 MyBatis)的电子商务推荐系统,主要面向计算机相关专业的毕业设计学生及寻求实战项目的Java学习者。该项目包括完整源码、数据库脚本、软件工具和详细的项目说明文档,并可以直接用于毕业设计。 ### 技术实现 - 后台框架:Spring、SpringMVC 和 MyBatis - 数据库:MySQL - 开发环境:JDK、Eclipse 和 Tomcat ### 系统功能 系统主要包含以下功能: 1. 用户登录与注册。 2. 商品展示页面,包括推荐商品和“猜你喜欢”等功能。 3. 商品管理模块(如添加、编辑或删除)及商品类型管理。 4. 订单管理系统。 5. 意见反馈提交与查看功能。 6. 用户评价管理和留言交流系统。 此外还集成了基于用户过滤的协同算法,以实现智能推荐商品的功能。
  • Python协同过滤算法论文,).zip
    优质
    本资源提供基于Python实现的协同过滤推荐算法应用于电影推荐系统的完整代码与数据库,附带相关研究论文,适合高校学生进行毕业设计使用。 这个Python项目基于协同过滤推荐算法构建了一个电影推荐系统,并附带了数据库和论文资料,是经过导师指导并通过的高分毕业设计项目,在答辩评审中获得了97分的成绩。该项目同样适用于课程设计或期末大作业使用,下载后可以直接运行无需任何修改,确保项目的完整性和可操作性。
  • Python、Spark和Hadoop
    优质
    本项目旨在构建一个利用Python结合Spark与Hadoop的大数据平台,进行深度挖掘用户观影行为,创建精准用户画像,并据此实现个性化电影推荐。 资源浏览查阅29次。程序开发软件包括Pycharm、Python3.7以及Django网站与pyspark大数据技术,基于用户画像和链路预测的电影个性化推荐研究。更多下载资源和学习资料请访问文库频道。此处已移除具体链接信息。