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基于Flask和Python的图书推荐系统(协同过滤方法)

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简介:
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。

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  • FlaskPython
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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。
  • 上创项目-python flask-.zip
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    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-.zip
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    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。
  • Python论文.doc
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    本文档探讨了一种基于Python编程语言开发的图书推荐系统,该系统利用协同过滤算法为用户个性化地推荐书籍,旨在提高用户体验和满意度。 本段落探讨了基于Python的协同过滤图书推荐系统的实现方法。通过分析用户的历史阅读记录及评分数据,系统能够预测并推荐符合用户兴趣的新书目。文中详细介绍了算法的设计思路、关键技术和实验结果,并讨论了该推荐系统在实际应用中的效果和潜在改进方向。
  • FlaskMySQLPython代码及项目文档.zip
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    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。
  • 商品Python实现
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    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。
  • 实现.zip
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    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。
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    本推荐系统采用协同过滤算法,通过分析用户行为和偏好,为用户提供个性化的物品或内容建议。 使用Java实现的一个基于协同过滤的推荐系统。
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    本研究探讨了一种基于用户或物品相似度的协同过滤算法,用于构建高效精准的推荐系统,增强用户体验和满意度。 关于协同过滤推荐系统的介绍可以作为PPT原创开题报告的内容之一。协同过滤是一种常用的推荐技术,通过分析用户的历史行为数据或商品之间的相似性来预测用户的兴趣偏好,并据此进行个性化推荐。 在制作PPT时,可以从以下几个方面入手: 1. 引言部分:简要说明推荐系统的重要性及其应用场景; 2. 协同过滤的定义与分类:介绍基于用户和基于物品的协同过滤算法的区别及特点; 3. 算法原理详解:详细解释两种主要类型的协同过滤技术的工作机制,包括数据处理、相似度计算等关键步骤; 4. 实际应用案例分析:选取一些典型的使用场景(如电商网站、音乐播放器)来展示如何运用该方法提升用户体验; 5. 优缺点总结及未来发展方向探讨。 通过这样的结构安排和内容填充,可以让观众全面了解协同过滤推荐系统的基本概念及其在实践中的作用。
  • Python实现.zip
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    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。