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Java实现的基于协同过滤算法的商品推荐系统代码 - 网站应用

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简介:
本项目为一款利用Java语言开发的网站应用程序,采用协同过滤算法构建商品推荐系统,旨在通过用户行为数据提升个性化购物体验。 基于协同过滤算法的商品推荐系统 | Java | Springboot 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 B/S架构模式 4 2.4 ElementUI介绍 4 第3章 系统分析 5 3.1 可行性分析 5 3.1.1 技术可行性 5 3.1.2 经济可行性 5 3.1.3 运行可行性 6 3.2 系统流程 6 3.2.1 操作信息流程 6 3.2.2 登录信息流程 6 3.2.3 删除信息流程 7 3.3 性能需求 7 第4章 系统设计 8 4.1系统整体结构 8 4.2系统功能设计 9 4.3数据库设计 9 第5章 系统的实现 20 5.1用户信息管理 20 5.2 图片素材管理 20 5.3视频素材管理 21 5.1公告信息管理 2

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客服
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  • Java -
    优质
    本项目为一款利用Java语言开发的网站应用程序,采用协同过滤算法构建商品推荐系统,旨在通过用户行为数据提升个性化购物体验。 基于协同过滤算法的商品推荐系统 | Java | Springboot 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 B/S架构模式 4 2.4 ElementUI介绍 4 第3章 系统分析 5 3.1 可行性分析 5 3.1.1 技术可行性 5 3.1.2 经济可行性 5 3.1.3 运行可行性 6 3.2 系统流程 6 3.2.1 操作信息流程 6 3.2.2 登录信息流程 6 3.2.3 删除信息流程 7 3.3 性能需求 7 第4章 系统设计 8 4.1系统整体结构 8 4.2系统功能设计 9 4.3数据库设计 9 第5章 系统的实现 20 5.1用户信息管理 20 5.2 图片素材管理 20 5.3视频素材管理 21 5.1公告信息管理 2
  • Java项目
    优质
    本项目为一个基于Java开发的商品推荐系统,运用了协同过滤算法,旨在通过用户行为数据实现个性化商品推荐。 Java项目之基于协同过滤算法的商品推荐系统(源码)。
  • Python图书
    优质
    本项目构建了一个利用Python语言和基于商品的协同过滤算法来实现图书个性化推荐系统的应用。通过分析用户历史行为数据,为读者提供精准的图书推荐服务。 推荐一款基于商品的协同过滤算法实现的Python图书推荐系统,仅供学习交流及一切非盈利用途,禁止商用。
  • Java-Java-Mysql-ASDFE:Java MySQL
    优质
    本项目为一个基于Java和MySQL开发的商品推荐系统,采用协同过滤算法实现个性化推荐功能。适合对推荐系统和Java开发感兴趣的开发者学习与实践。 Java源码推荐下载地址:项目介绍 该项目是一个基于Java MySQL的协同过滤商品推荐系统。其目的是为用户提供一种解决方案来应对海量的商品选择难题,通过分析用户的喜好、年龄、点击量和购买行为等因素,向用户精准推荐适合他们的商品。 在本项目中采用了基于用户协同过滤算法来进行商品推荐,并且将结果展示在前台页面上。具体来说,采用余弦相似度方法衡量不同用户之间的相似性,并根据这种相似性来为每个用户提供个性化的产品建议。 项目的总体目标包括以下几个方面: - 商品推荐:通过分析用户的偏好和行为数据,向他们推送符合需求的商品。 - 一级类目管理:涵盖对商品分类的一级目录进行维护的全部功能。 - 二级类目管理:处理与商品次级类别相关的所有操作和服务。 - 商品管理:负责上架、下架以及更新产品的信息等任务。 - 管理员管理:提供后台管理系统中管理员账号的相关设置和维护选项,确保平台运营顺畅高效。 - 商城会员管理:对商城内的用户进行有效管理和支持服务。 - 会员登录注册功能实现:为用户提供便捷的账户创建及访问途径。 项目的技术开发环境如下: 操作系统: Windows8.1 IDE: Eclipse Java版本: 1.8 数据库: MySQL5.6.36 服务器: Tomcat8 项目的构建工具是Maven。
  • 研究-Java文档
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    本Java项目探讨并实现了一种基于协同过滤算法的商品推荐系统,旨在通过分析用户行为数据为用户提供个性化的商品推荐。 基于协同过滤算法的商品推荐系统论文 本段落档仅为参考文献。如有项目源码、数据库SQL脚本、开发文档或毕业设计相关咨询需求,请通过私信联系。 **系统环境:** - 操作系统:Windows/Mac - 开发语言:Java - 框架:SpringBoot - 架构:B/S架构,MVC模式 **开发环境:** - IDE工具:IDEA、eclipse/myeclipse/idea - JDK版本:JDK1.8 - Maven包管理器版本:Maven3.6 - 数据库管理系统:mysql 5.7 - 应用服务器平台:Tomcat 8.0/9.0 - 数据库工具软件:SQLyog、Navicat **浏览器选择:** - 谷歌浏览器、微软Edge、火狐等 技术栈包括Java编程语言,Mysql数据库管理系统,Springboot框架,Mybatis持久层框架以及Ajax与Vue前端开发技术。 摘 要 目 录 第1章 绪论 1.1选题动因 1.2背景与意义
  • Hadoop.zip
    优质
    本项目探讨了基于Hadoop平台的协同过滤算法在大规模商品推荐系统的应用效果,通过实验分析其性能和准确性。 人工智能与Hadoop的关系密切。Hadoop是一个开源框架,用于处理大规模数据集的分布式存储和计算问题。在人工智能领域,尤其是涉及大数据分析的部分,Hadoop提供了强大的支持。 随着数据量的不断增加以及对数据分析需求的增长,企业和研究机构越来越依赖于像Hadoop这样的工具来管理和处理海量的数据资源。此外,在机器学习模型训练的过程中需要大量的历史或实时数据作为输入以提高预测准确性;而使用Hadoop可以高效地存储、读取这些大数据集,并且能够进行复杂的计算任务。 总之,结合人工智能技术与Hadoop平台能够更好地发挥其潜力解决实际问题中的复杂挑战。
  • Java
    优质
    本项目采用Java语言实现了一种基于用户-商品评分数据的协同过滤推荐算法,旨在为用户提供个性化的商品推荐服务。 本资源提供了推荐系统中最基本且最精简的协同过滤推荐算法实现,包括数据集以及评价指标MAE的计算方法。测试使用了MovieLens中的两个数据集,如需其他数据集可根据需求添加,并只需修改Base.java文件中的配置即可。程序附带一个readme文件,详细介绍了运行说明和注释信息,希望能对大家有所帮助。
  • Java平台.zip
    优质
    这是一个基于Java编写的电商平台商品推荐系统源代码,采用协同过滤算法实现个性化商品推荐功能。 这款Java开发的购物电商网站源码采用了协同过滤算法进行商品推荐,并基于Spring Boot 2.X及相关技术栈构建了后台管理系统。前台商城系统包括首页门户、商品分类浏览、新品上线通知、首页轮播展示、个性化商品推荐功能、便捷的商品搜索界面、详细的单品介绍页面以及方便实用的购物车和订单结算流程,还为用户提供个人订单管理和会员中心服务,并设有帮助中心提供技术支持。 在后台管理系统中,则涵盖数据面板概览、轮播图管理工具、全面的商品信息处理系统、严谨的订单管理系统、详尽的会员资料库及灵活的产品分类目录设置等模块。