Advertisement

Python项目实战：基于知识图谱的智能推荐系统（Flask）(含源码、说明及演示视频).zip

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

简介：
本资源提供了一个使用Python开发的知识图谱驱动智能推荐系统的完整案例，采用Flask框架。包含详尽源代码、文档和操作视频，适合开发者学习与实践。 源码经过亲测可用，适用于计算机毕业设计、课程设计等方面的参考。 项目采用的技术为Python语言结合Flask框架进行开发，实现了一款基于B/S结构的知识图谱智能推荐系统。通过该系统的开发，可以利用歌名、电影名或书名查找相关信息介绍，并且加入深度学习技术来扩展相关内容的有效应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python项目实战：基于知识图谱的智能推荐系统（Flask）(含源码、说明及演示视频).zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python开发的知识图谱驱动智能推荐系统的完整案例，采用Flask框架。包含详尽源代码、文档和操作视频，适合开发者学习与实践。 源码经过亲测可用，适用于计算机毕业设计、课程设计等方面的参考。 项目采用的技术为Python语言结合Flask框架进行开发，实现了一款基于B/S结构的知识图谱智能推荐系统。通过该系统的开发，可以利用歌名、电影名或书名查找相关信息介绍，并且加入深度学习技术来扩展相关内容的有效应用。
     
  • 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。
     
  • Python知识图谱驱动的智能推荐系统（Flask框架）源码及数据库示例.zip
    优质
    本资源包含基于Python的知识图谱驱动智能推荐系统的完整源代码和数据库示例，采用Flask框架开发。适合研究与学习使用。 这里仅作演示用途，展示的是获得老师高度认可的设计方案，并配有完整数据库、源码及文档，只需简单配置即可使用。
     
  • Python项目实战：基于深度学习的中文情感分析系统（Flask）(含源码、说明及演示视频).zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python开发的基于深度学习的情感分析系统项目，利用Flask框架搭建。内附源代码、详细文档和操作演示视频，适合开发者深入理解中文文本情感分析技术与应用实践。 《Python项目实战：基于深度学习的中文情感分析系统》 在当今信息爆炸的时代，文本情感分析已经成为数据分析领域的重要组成部分，在社交媒体、评论分析及品牌监控等方面发挥着关键作用。本项目采用Python作为编程语言，并结合Flask框架与MySQL数据库，构建了一个由深度学习驱动的中文情感分析平台，旨在帮助用户快速掌握这一领域的技术。 一、核心技术 1. Python：作为一种流行的编程语言，Python以其简洁明了的语法和丰富的库资源成为数据科学和机器学习的理想选择。在本项目中，主要使用Python来实现后端逻辑及深度学习模型的训练与应用。 2. Flask：Flask是一个轻量级Web服务框架，以简单易用著称。在此项目里，利用Flask构建前端界面以及处理用户请求的数据接口。 3. MySQL：作为关系型数据库管理系统，MySQL在数据存储和管理方面表现出色。情感分析系统中使用MySQL来保存用户的个人信息、文本内容及其情感标签等信息。 二、主要功能 1. 文本分析：项目的核心是进行中文文本的情感分类任务，这需要通过训练大量带有情感标记的样本数据建立深度学习模型。该模型能够识别出新输入文档中的情绪倾向（如积极或消极）。 2. 管理上传内容：用户可以提交自己的文章供系统自动完成分析，并保存结果；同时也可以修改已存文本及其相关的情感标签。 3. 个人资料维护：允许用户更改账户密码和更新个人信息，保障账号安全并提供个性化体验。 4. 用户管理机制：包括注册登录功能，每位使用者都有独立的账户用于存储及查看其情感分析记录。 5. 登录与首页展示：通过验证后进入主页面浏览各种数据和服务选项。 三、实际应用价值 本项目不仅提供了源代码和详细的说明文档，并附有演示视频。无论对于计算机专业学生完成毕业设计或课程作业，还是对Python及深度学习感兴趣的开发者来说都极具参考意义，有助于提高技术水平。 通过该项目的学习过程可以深入了解Python Web开发的基本流程，掌握Flask框架的使用方法，理解自然语言处理中应用深度学习技术的具体实践，并学会如何与数据库进行有效交互。同时还能锻炼项目实施能力包括需求分析、系统设计以及编码调试等方面。 基于深度学习的情感分类平台是一个理论结合实际操作的学习案例，在提升Python编程技能、Web开发技术和机器学习方面具有明显优势。无论是初学者还是有经验的开发者都可以从中得到启发和成长的机会。
     
  • 毕业设计：基于知识图谱的Python智能推荐系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为一款基于知识图谱技术开发的Python智能推荐系统，内含完整源代码、相关数据库以及详细使用说明书。旨在通过深度学习用户行为数据，实现个性化内容推荐服务。适合于电商、新闻资讯等领域应用研究与实践操作。 毕业设计：Python基于知识图谱的智能推荐系统（包含源码、数据库及说明文档） 第二章 相关理论与技术 2.1 卷积神经网络介绍 2.1.1 卷积神经网络特性 2.1.2 卷积的方式 2.2 基本内容推荐算法 2.3 基于协同过滤的推荐算法 2.4 深度学习技术相关概念 2.5 深度学习技术推荐算法 第三章 智能推荐系统的需求分析 3.1 需求设计 3.2 可行性分析 3.2.1 技术可行性 3.2.2 经济可行性 3.2.3 操作可行性 第四章 系统设计 4.1 系统的整体设计 4.2 数据库的设计 第五章 系统的实现 5.1 用户注册界面 5.2 系统首页 5.3 智能搜索功能的实现 5.4 音乐管理 5.5 电影管理 5.6 书籍管理 5.7 个人信息管理 第六章 系统测试 6.1 测试的目的 6.2 测试的内容 6.3 测试的结果
     
  • 基于SSM的Java项目——影片推荐系统（含源码及演示视频）
    优质
    本项目为一个基于Spring、Spring MVC和MyBatis框架开发的Java应用，旨在构建一套完整的影片推荐系统。系统集成了用户行为分析与个性化内容推送功能，并附带源代码和操作演示视频，便于学习参考。 Java项目之基于ssm影片推荐系统开发语言：Java框架：ssm JDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql 5.7数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven3.3.9
     
  • 心理咨询智能问答系统的Python源码及项目说明文档（基于知识图谱）.zip
    优质
    本资料包包含一个运用Python编写的心理咨询领域智能问答系统源代码及相关项目文档。该系统利用知识图谱技术，旨在提供高效准确的心理咨询解答服务。文档详细解释了系统的架构与实现细节。 基于知识图谱的心理咨询智能问答系统包含Python源码及项目文档。 **知识图谱实体类型** - **disease**: 疾病名称，例如广泛性焦虑障碍。 - **alternate_name**: 病名别称，如泛化性焦虑症、广泛焦虑障碍等。 - **pathogenic_site**: 发病部位，比如全身。 - **department**: 科室分类，包括精神病科和心理咨询科。 - **symptom**: 典型症状，例如心烦、头痛、坐立不安及惊恐伤肾阳痿等症状表现。 - **check**: 检查项目，如心理咨询等。 **知识图谱实体关系类型** - **disease_alternate_name**: 疾病别名示例：<广泛性焦虑障碍, 别称, 泛化性焦虑症> - **disease_pathogenic_site**: 发生部位描述： <广泛性焦虑障碍，感染部位，全身> - **disease_symptom**: 症状关联：<广泛性焦虑障碍，症状，惊恐伤肾阳痿> - **disease_check** : 需要的检查项目示例：<广泛性焦虑障碍, 检查, 心理咨询> - **disease_department**: 科室归属： <广泛性焦虑障碍, 科室, 心理科> 该项目文档详细解释了系统的设计思路、技术架构以及如何使用Python源码进行开发和调试。
     
  • 基于知识图谱的医疗问答系统及前端演示源码与项目说明.zip
    优质
    本资源提供了一个基于知识图谱技术的医疗领域问答系统的前端展示代码和相关文档。它旨在通过结构化医学知识为用户提供准确、高效的健康咨询服务，同时附带详细的项目介绍帮助开发者理解和实现类似应用。 该资源包含经过严格调试的项目代码，确保下载后即可运行。适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据、数学及电子信息专业）在进行课程设计、期末作业或毕业设计时使用，同时也适用于希望学习此技术的相关人员作为参考资料。 此外，本资源提供了完整的源码文件，但需要有一定的基础知识才能理解和调试代码。具体内容包括基于知识图谱的医疗问答系统及其前端展示的演示程序和项目说明文档。
     
  • 基于知识图谱的医生推荐系统的Python实现源码及项目说明（适合高分毕业设计）.zip
    优质
    本项目提供了一个基于知识图谱的医生推荐系统Python实现的完整代码和详细文档，适用于大学生进行高质量的毕业设计。 本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个功能，并构建了医生服务指标评价体系。在疾病自诊方面，通过使用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别技术以及医学知识图谱建立，从而基于患者的问诊文本进行初步诊断。这一功能有助于患者了解自身的病情并为后续与医生沟通提供支持。 第二个关键功能是医生推荐系统。平台采用基于Jacard距离的Minhash和minhashLSHForest算法来匹配患者的咨询记录及医生的历史问诊数据，以此向用户推荐最合适的医生。最后，项目使用Django框架进行发布。