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基于HTML、Flask和Python的停车推荐系统框架设计与MySQL协调推荐

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简介:
本项目构建了一个利用HTML、Flask及Python开发的停车推荐系统框架,并通过MySQL数据库实现数据管理和优化推荐算法。 停车推荐系统设计 框架:HTML + Flask + Python + MySQL + 协调推荐(基于用户之间的相似度来推荐) 管理员: - 基本信息模块 - 用户管理模块 - 停车管理模块 - 记录管理模块 - 地图可视化管理模块 (仅普通用户支持停车和自动导航功能) - 退出登录 普通用户: - 登陆注册模块 - 我的车型模块 - 停车记录模块 - 地图可视化管理模块(支持停车和自动导航功能) - 退出登录 推荐算法框架:了解KNNWithMeans、KNNBaseline(基于不同物品或用户信息之间的相似度来推荐) 百度地图API Key需要客户申请提供。 数据库设计使用TingCheSystem。

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客服
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  • HTMLFlaskPythonMySQL
    优质
    本项目构建了一个利用HTML、Flask及Python开发的停车推荐系统框架,并通过MySQL数据库实现数据管理和优化推荐算法。 停车推荐系统设计 框架:HTML + Flask + Python + MySQL + 协调推荐(基于用户之间的相似度来推荐) 管理员: - 基本信息模块 - 用户管理模块 - 停车管理模块 - 记录管理模块 - 地图可视化管理模块 (仅普通用户支持停车和自动导航功能) - 退出登录 普通用户: - 登陆注册模块 - 我的车型模块 - 停车记录模块 - 地图可视化管理模块(支持停车和自动导航功能) - 退出登录 推荐算法框架:了解KNNWithMeans、KNNBaseline(基于不同物品或用户信息之间的相似度来推荐) 百度地图API Key需要客户申请提供。 数据库设计使用TingCheSystem。
  • HTML+Flask+Python+MySQL算法(利用用户信息相似度)
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    本项目构建了一个基于HTML、Flask和Python开发的停车推荐系统,结合MySQL数据库存储与管理数据。通过分析用户信息相似度,设计了有效的协调推荐算法以提供个性化的停车位建议。 小型图书借阅系统框架使用了HTML、Flask、Python以及MySQL技术,并采用了基于用户间相似度的协调推荐算法(如KNNWithMeans和KNNBaseline)。管理员账号为admin,密码是admin123456;普通用户的账号为qqq,密码是qqq123456。系统包括以下模块: - 管理员基本信息 - 用户管理 - 停车管理 - 记录管理 - 地图可视化管理(管理员不支持停车和自动导航功能) - 退出 普通用户部分包含: - 登陆注册模块 - 我的车型模块 - 停车记录模块 - 地图可视化管理(包括停车和自动导航功能) 系统使用百度地图API进行地图展示,需要客户申请api key后提供。最终效果是以网页形式的地图界面呈现。
  • Python社团HTML+Flask+Python+MySQL+用户同过滤算法)
    优质
    本项目为一个基于Python构建的社团推荐系统,采用HTML、Flask进行前端和后端开发,并结合MySQL数据库存储数据。通过用户协同过滤算法实现个性化的社团推荐服务。 基于Python的社团推荐系统框架使用了html、flask、python和mysql技术,并结合了基于用户的协同过滤推荐算法以及基于内容的推荐算法。 管理员权限模块包括: - 登录模块:用于管理账号登录。 - 用户管理模块:可以创建、编辑或删除用户信息,同时也能管理和调整与该用户相关的活动记录。 - 活动管理模块:提供功能来创建、修改和移除各类活动的信息。 - 社团管理模块:负责社团的创建、更新及撤销操作,并对新申请加入的社团进行审核工作。 - 成员管理模块:用于监督并处理成员资格的相关事务,包括审核流程等。 - 密码重置模块:允许管理员为用户重新设置密码。 - 退出登录功能。 普通用户的权限主要包括: - 注册与登录系统 - 推荐模块:通过选择个人兴趣标签来获取推荐的活动和社团信息。 - 社团信息管理:可以创建、加入或离开不同的社区,并查看其特定属性如标签及组织的相关事件等。 - 个人信息页面:展示用户的偏好设置,当前所属团体以及已参与过的各种项目详情。 - 活动资讯板块:提供功能让用户能够参加或者取消报名某些活动,并且获取到这些项目的描述、时间安排及其背后社团的背景信息。 系统数据库设计命名为RecommendTeamSystem。
  • PearsonKNN
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    本研究提出了一种结合Pearson相关系数与K-Nearest Neighbors(KNN)算法的协同过滤推荐方法,旨在提升个性化推荐系统的准确性和用户满意度。通过分析用户间兴趣相似度及行为数据,优化了推荐内容的相关性与多样性,有效解决了冷启动和稀疏性问题。 推荐系统可以使用Pearson相关系数和KNN算法来实现。这两种方法能够有效地分析用户偏好并进行个性化推荐。PEARSON相关系数通过计算两个变量之间的线性关系强度来进行相似度衡量,而KNN则根据与目标用户的相似程度找出最近的邻居,并基于这些邻居的行为预测目标用户可能的兴趣或行为模式。
  • FlaskPython图书同过滤方法)
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    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 DjangoMySQL电影开发(结合同过滤算法进行用户物品
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    本项目构建于Python Django与MySQL之上,集成了协同过滤算法,旨在高效地为用户提供个性化的电影推荐服务。 电影推荐系统开发框架:vs2019 + python + django + mysql 数据库:mysql 电影信息数据来源从csv获取(也可以自行爬取数据或通过管理员后台上传),系统核心是推荐算法的实现,建议采用网络爬虫来采集数据。 角色介绍: - 管理员 - 普通用户 模块介绍: 1. **普通用户注册登录模块** 2. **首页模块**:显示最新的电影信息(从csv文件中的爬取的数据获取),排序规则包括热度、收藏数量和评分。调用基于用户的协同推荐算法来推荐相关电影。 3. **标签模块**:根据电影分类展示最近的电影信息,并使用用户CF推荐算法进行个性化推荐。 4. **个人信息模块**:显示个人资料,以及我的收藏列表、评论记录和个人评分情况。 技术核心: - 基于用户CF(协同过滤)推荐模块 - 基于物品CF(协同过滤)推荐模块 推荐算法会根据id1和id2用户的评价历史或点赞行为计算相似度,并以此作为个性化电影推荐的依据。该系统中的协同过滤方法分为两类:启发式推荐以及基于模型的方法,以确保为用户提供精准个性化的观影建议。
  • SSMJSP同过滤音乐
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    本项目基于SSM框架构建了一个JSP协同过滤音乐推荐系统,采用用户行为数据进行个性化音乐推荐,提升用户体验。 管理员角色包含以下功能:管理员登录,音乐管理,添加音乐,评论管理,用户管理等功能。 用户角色包含以下功能:首页,发现音乐,注册用户,验证码,收藏音乐,评价音乐,查看收藏,个性化推荐,新碟上架等功能。 使用的技术框架包括 HTML+CSS+JavaScript+jsp+mysql+Spring+mybatis 管理员账号/密码示例为:testadmin@example.com /123456 用户账号/密码示例为:testuser@example.com /123456 运行环境要求 jdk1.8/jdk1.9,IDE 环境可以使用 Eclipse,Myeclipse,IDEA等。Tomcat环境建议使用 Tomcat8.x/9.x。
  • Python源码
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    本项目致力于提供高质量的Python推荐系统源代码示例,涵盖多种算法和应用场景,旨在帮助开发者快速理解和实现个性化推荐功能。 这段文字主要涉及协同滤波的原理及实现,并包含PPT和源码。
  • Web音乐同过滤、PythonMySQL
    优质
    本项目开发了一种基于Web的音乐推荐系统,利用协同过滤算法结合Python编程语言与MySQL数据库技术,旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。 系统基于协同过滤算法实现,包括用户协同过滤和物品协同过滤。 该系统采用Django2、Python3.7、MySQL及SQLite数据库,并结合Bootstrap3进行开发。技术文档与README文件内容详尽,包含相关论文资料。