Advertisement

基于书籍协同过滤算法的图书推荐系统Python代码（期末项目）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目为一个基于书籍协同过滤算法的图书推荐系统的Python实现，旨在通过分析用户行为数据来个性化地向读者推荐书籍。 基于书籍协同过滤算法的图书推荐系统Python源码（期末大作业）.zip 是一个已获导师指导并通过、得分为97分的高质量项目，适用于课程设计或期末大作业使用。该资源无需任何修改即可直接下载并运行，确保项目的完整性和可用性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于书籍协同过滤算法的图书推荐系统Python代码（期末项目）.zip
    优质
    本项目为一个基于书籍协同过滤算法的图书推荐系统的Python实现，旨在通过分析用户行为数据来个性化地向读者推荐书籍。 基于书籍协同过滤算法的图书推荐系统Python源码（期末大作业）.zip 是一个已获导师指导并通过、得分为97分的高质量项目，适用于课程设计或期末大作业使用。该资源无需任何修改即可直接下载并运行，确保项目的完整性和可用性。
     
  • 基于Flask和MySQL的书籍协同过滤算法图书推荐系统Python代码及项目文档.zip
    优质
    这是一个使用Python开发的图书推荐系统项目，采用Flask框架与MySQL数据库，并应用了书籍协同过滤算法。项目文件包括源代码及相关文档。 Flask+MySQL构建的基于书籍协同过滤算法的图书推荐系统Python源码及项目说明.zip 【图书推荐系统】 运行环境：使用Python3.6作为编程语言。数据库存储采用MySQL，需安装pandas, flask 和 pymysql库。 * 安装方式: - `pip install pandas` - `pip install flask` - `pip install pymysql` 更多详情请参阅项目说明文档。
     
  • 基于Python的协同过滤算法书籍推荐系统实现.zip
    优质
    本项目为一个基于Python语言开发的书籍推荐系统，采用协同过滤算法进行个性化书籍推荐。通过分析用户行为数据，实现精准图书推送功能，增强用户体验和粘性。适合对推荐系统感兴趣的读者深入研究与实践。 基于协同过滤算法的书籍推荐系统实现（使用Python） 该数据集包含三张表：user（用户表）、book（书籍表）以及rating（评分表）。在本项目中并未用到user表。 对于book表，我们关注的是ISBN、书名(bookTitle)和作者(Book-Author)这三项基本信息。而rating表则记录了用户的评分数据，包括User-ID(用户ID)、ISBN以及Book-Rating（书籍评分）三个字段。 另外还提供了一个基于物品的协同过滤算法实现的版本用于构建推荐系统。
     
  • 上创项目-python flask-基于协同过滤的图书推荐系统.zip
    优质
    本项目为一个基于Python Flask框架开发的图书推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化图书推荐。用户可以通过该系统发现符合自己兴趣的新书。 上创项目：使用Flask和Python开发基于协同过滤的图书推荐系统。
     
  • 上创项目-python flask-基于协同过滤的图书推荐系统.zip
    优质
    本项目为一个基于Python Flask框架开发的图书推荐系统，采用协同过滤算法，旨在通过用户行为数据实现个性化图书推荐。 本段落介绍了Python编程技巧及其在实战应用开发中的小系统构建方法，并提供了可运行的源码参考。内容涵盖了多种Python框架的功能与模块使用方式，以及如何利用Python进行图形用户界面（GUI）设计、网络编程及跨平台应用程序开发等技术细节。无论是初学者还是经验丰富的开发者都能从中获益，有助于快速掌握Jython的基本用法及其高级特性。
     
  • 基于协同过滤算法的图书推荐系统实现.zip
    优质
    本项目旨在开发并实现一个基于协同过滤算法的图书智能推荐系统，通过分析用户行为数据和偏好，为用户提供个性化的书籍推荐。 基于协同过滤算法实现的图书推荐系统。该系统利用用户的行为数据和偏好模式来预测并建议他们可能感兴趣的书籍。通过分析用户的阅读历史、评分以及与其他读者的相关性，这样的推荐引擎能够提供个性化的书目列表，从而增强用户体验和满意度。
     
  • 基于SSM框架的协同过滤算法图书推荐系统.zip
    优质
    本项目为一个基于SSM（Spring+Spring MVC+MyBatis）框架开发的图书推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化图书推荐功能。 基于SSM协同过滤算法的图书推荐系统.zip包含了使用Spring、Spring MVC和MyBatis框架实现的一个图书推荐系统项目，该项目采用了协同过滤算法来为用户提供个性化的书籍推荐服务。
     
  • 基于Flask和Python的图书推荐系统（协同过滤方法）
    优质
    本项目为一个基于Flask框架与Python编程语言开发的图书推荐系统，采用协同过滤算法，旨在通过分析用户行为数据提供个性化图书推荐服务。 ## 上创项目-flask+python-基于协同过滤的图书推荐系统 ### 环境：flask1.0.2 + python2.7 ### 运行方式：执行 ``.start.sh`` 脚本 ### 前端页面： * Adduser.html：新用户注册 * Base.html：主体背景 * Books.html：推荐页面 * Getid.html：获取ID页面 * Index.html：主页面 ### 后端文件： * RCM-Front.py：路由配置脚本 * Rec_api ：API接口 * Recommendations.py：后端处理脚本，实现推荐算法和其他功能 后端的主要任务是实现两种协同过滤算法，即基于用户的和基于物品的。鉴于学校图书馆网站已引入图书评分（星评）系统，我们将此制度纳入了我们的推荐系统，并通过用户对书籍的评分来提供更精准的个性化推荐。
     
  • Python期末项目——利用Neo4j的协同过滤电影推荐系统.zip
    优质
    本项目为Python课程期末作业，构建了一个基于Neo4j图数据库的电影推荐系统。通过分析用户行为数据，运用协同过滤算法实现个性化电影推荐，提升用户体验。 项目包含完整源代码和电影数据集，代码大部分标有注释。内附答辩PPT、项目文档以及操作说明文本。