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Python毕业设计——融合Python与协同过滤算法的电影推荐系统(含源码、万字论文及视频演示)

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简介:
本项目为Python编程课程的毕业设计作品,旨在构建一个基于Python和协同过滤算法的高效电影推荐系统。包含详尽文档(一万字学术论文)、完整源代码以及直观的视频教程,便于学习与应用。 该项目是一个个人项目源码集合,所有代码均在本地编译并经过严格测试以确保可运行性,并且评审分数达到95分以上。项目的难度适中,内容得到了助教老师的审定确认能够满足学习与使用需求。 本基于Python和协同过滤算法的电影推荐系统旨在帮助管理者高效处理大量数据信息,从而提高事务处理效率。该系统利用成熟的Python技术、跨平台开发大型商业网站的Django框架以及流行的RDBMS数据库MySQL进行程序开发。此项目包括管理员和用户两个角色:管理员可以访问个人中心、管理用户账户及电影分类与评分等;而普通用户则能够注册登录,浏览并评价电影信息。 该系统的设计旨在优化用户体验的同时提升工作效率,在数据处理方面展现出卓越的能力。

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客服
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  • Python——Python()
    优质
    本项目为Python编程课程的毕业设计作品,旨在构建一个基于Python和协同过滤算法的高效电影推荐系统。包含详尽文档(一万字学术论文)、完整源代码以及直观的视频教程,便于学习与应用。 该项目是一个个人项目源码集合,所有代码均在本地编译并经过严格测试以确保可运行性,并且评审分数达到95分以上。项目的难度适中,内容得到了助教老师的审定确认能够满足学习与使用需求。 本基于Python和协同过滤算法的电影推荐系统旨在帮助管理者高效处理大量数据信息,从而提高事务处理效率。该系统利用成熟的Python技术、跨平台开发大型商业网站的Django框架以及流行的RDBMS数据库MySQL进行程序开发。此项目包括管理员和用户两个角色:管理员可以访问个人中心、管理用户账户及电影分类与评分等;而普通用户则能够注册登录,浏览并评价电影信息。 该系统的设计旨在优化用户体验的同时提升工作效率,在数据处理方面展现出卓越的能力。
  • Python数据集( ).zip
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    本资源包含基于Python实现的协同过滤推荐算法电影推荐系统的完整代码和相关数据集,并附有详细的研究报告与毕业设计文档。 该毕业设计项目是一个基于Python的电影推荐系统,采用协同过滤算法实现,并附带完整的源码、数据集及论文。该项目已获得导师指导并顺利通过答辩评审,得分高达97分。此资源同样适用于课程设计或期末大作业,下载后无需任何修改即可直接使用且确保能够正常运行。 该作品为基于Python开发的电影推荐系统项目,利用协同过滤算法构建而成,并包含源代码、数据集和论文文档。该项目已成功完成并得到了导师的认可与高度评价,在答辩评审中获得了97分的好成绩。此外,它同样适合用作课程设计或期末作业,下载后可以直接使用而无需进行任何修改且确保项目能够顺利运行。
  • Python数据库(,适用于).zip
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    本资源提供基于Python实现的协同过滤推荐算法应用于电影推荐系统的完整代码与数据库,附带相关研究论文,适合高校学生进行毕业设计使用。 这个Python项目基于协同过滤推荐算法构建了一个电影推荐系统,并附带了数据库和论文资料,是经过导师指导并通过的高分毕业设计项目,在答辩评审中获得了97分的成绩。该项目同样适用于课程设计或期末大作业使用,下载后可以直接运行无需任何修改,确保项目的完整性和可操作性。
  • 基于Python网站
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    本项目为一款基于协同过滤算法构建的Python电影推荐系统视频网站源码,旨在通过用户行为数据提供个性化电影推荐。 本系统旨在开发一个基于Python的电影推荐视频网站,并使用协同过滤算法作为核心推荐机制。该软件在PyCharm环境下利用Python3.6编写,数据库采用MySQL5.6。 项目涵盖前端展示界面、用户评分板块以及后端数据库的设计和实现。其中,最重要的部分是推荐算法的开发与优化。我们选择grouplens团队提供的ml-latest-small数据集作为基础资源,该数据集中包括了来自671个用户的超过9000部电影总计约10万条评价信息。 在处理这些原始数据时,我们将它们进行筛选和重组,并存储到预先创建的数据库中。接着根据特定比例将整体数据划分为训练集与测试集。通过分析训练集的数据来生成个性化的Top-N推荐列表,在此基础上使用测试集对算法的有效性进行评估,至少包括准确率及召回率作为评价指标。 协同过滤是目前最常用且知名度较高的推荐技术之一,因此本系统计划采用两种不同的协同过滤方式来提供多样化的电影建议:基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。这样可以为用户提供更多选择依据,帮助他们找到心仪的影片。此外,我们还对ItemCF-IUF(改进后的基于项目的协同过滤)及UserCF-IIF(优化过的用户间相似度计算方法)进行了实施与应用。
  • :基于
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    本项目旨在开发一款基于协同过滤算法的电影推荐系统,通过分析用户历史观影数据,预测并推荐个性化电影,提升用户体验和满意度。 资源包括项目代码、演示视频、相关文档、数据库文件以及论文参考SSH(Spring3+Struts2+Hibernate3)开发框架,还包括jsp页面。 该项目功能分为前台用户部分与后台管理员部分: 前台用户包含:注册、登录、注销、浏览电影、搜索电影、信息修改、密码修改、对电影进行评分和收藏,同时支持查看及发表评论,并可享受个性化推荐服务; 后台管理员则负责数据统计分析工作以及各项管理任务,包括但不限于用户管理(如添加或删除账户)、电影资料维护更新等操作,还涉及到了对各类评分与收藏记录的审核和处理,以及针对所有用户提交的影片评价进行管理和反馈。 数据库中的电影信息是从豆瓣网站爬取而来。此外,在个性化推荐方面:未登录状态下的游客将看到热门话题;而注册并登陆后的个人账户则会根据其历史评分活动来获得基于用户的协同过滤算法(即mahout api)提供的定制化电影列表建议,同时也会提供基于项目本身的同类推荐策略以供选择参考。
  • Python实现商品档(数据库、).zip
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    本资源包含基于Python开发的商品协同过滤推荐系统的完整代码与详细文档。其中包括数据库设计、研究论文以及操作演示视频,适合开发者学习和参考。 基于Python的协同过滤商品推荐系统源码、数据库及相关论文与演示视频.zip 这是个人大四毕业设计项目,在导师指导下完成并获得高分(评审分数为98.5)。该项目适用于计算机相关专业的学生,特别是正在准备毕设的学生和需要实战练习的学习者。同时,它也可以作为课程设计或期末作业的参考。 【备注】 1、所有上传前都经过本地测试且功能正常,请放心下载使用。 2、适用人群包括但不限于:计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网技术、自动化控制及机械电子等相关专业的在校大学生和专业教师,以及相关行业的从业人员。 3、该项目具有代表性,创新性和启发性,因此对学习者来说有较高的参考价值。无论是初学者还是进阶用户均可使用,并且可以作为毕业设计项目或课程作业的演示内容。 4、如果基础较好并且热爱钻研技术的人士还可以在此基础上进行二次开发和改进。 本人热衷于技术创新与分享,如果您觉得此项目有助于您的学习与发展,请下载并尝试应用。无论是运行现有系统还是进一步扩展功能,在使用过程中如有任何问题欢迎随时交流探讨。
  • Python利用构建.zip
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    该压缩文件包含使用Python实现基于协同过滤算法的电影推荐系统完整源代码,适合初学者研究和学习推荐系统原理与实践。 Python Django, JavaScript, Bootstrap 和 jQuery 可以结合使用来构建一个电影推荐系统。该系统可以实现多种功能,例如影片显示、分类显示热门影片、收藏影片排序显示、时间排序显示以及评分排序显示等,并且还可以根据用户的喜好应用协同过滤算法进行个性化推荐。 此外,这个系统还支持基于机器学习的推荐算法,包括但不限于协同过滤方法来提高用户体验。具体来说,在Python中实现一个基于协同过滤推荐算法的电影推荐系统的源码是开发此类应用程序的重要组成部分之一。该代码将帮助开发者构建出能够根据用户历史行为和偏好进行智能影片推荐的功能模块。 以上描述涵盖了如何使用上述技术栈创建包含各种显示方式及个性化推荐功能的电影推荐系统,强调了Python在实现基于协同过滤算法方面的作用,并指出其源码的重要性以支持开发人员快速搭建此类应用。
  • 基于Python 3.7 + Django 2.2.1 + MySQL)---
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    本毕业设计构建了一个基于协同过滤算法的电影推荐系统,采用Python 3.7编程语言,并结合Django 2.2.1框架和MySQL数据库技术实现。 毕业设计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,并支持在线预览功能。该系统采用Django 2、Python 3.7以及MySQL/SQLite数据库,前端使用Bootstrap 3框架进行开发。数据集来自MovieLens项目。详细的技术文档和README文件齐全,包含论文、数据库文件及爬虫脚本等内容。
  • Java-PPT:基于
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    本项目为Java毕业设计作品,开发了一款基于协同过滤算法的电影推荐PPT系统,旨在通过分析用户历史行为数据,提供个性化电影推荐服务。 自“互联网+”战略推行以来,众多行业的信息化程度显著提升。然而,在许多行业中管理仍然依赖人工操作,需要在不同岗位上投入大量人力资源来执行重复性任务,这不仅导致了人力物力的过度消耗,还引发了工作效率低下等问题,并为未来工作埋下了潜在风险。此外,现有的电影推荐系统由于用户体验不佳及流程缺陷,使用率并不理想。 因此,部署并应用一个基于协同过滤算法的电影推荐系统显得尤为必要。该系统将包括首页展示、个人资料管理、用户管理、电影分类、免费与付费电影管理、订单处理和个人收藏等功能模块,旨在简化管理工作流程,减少劳动力成本,并提高业务处理速度和工作效率。为了更有效地优化个性化智能电影推荐资源的配置和利用,以满足现代个性化智能服务的需求,开发一套更加完善的基于协同过滤算法的电影推荐系统显得非常迫切。 本课题深入探讨了SSM框架的应用,并采用浏览器服务器(BS)模式进行构建。编程语言选用Java,使用IDEA作为主要开发工具,MySQL则用于数据管理。项目的主要实现包括首页展示、个人资料管理、用户管理、电影分类管理、免费及付费电影的管理和订单处理等功能模块,以及个人收藏和论坛等其他功能,并涵盖了系统的整体管理工作流程。
  • Python实现MovieLens
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    本项目为基于Python开发的MovieLens数据集上的协同过滤算法电影推荐系统源代码,适用于研究和学习推荐系统的应用。 项目概述:MovieLens 是一个基于 Python 实现的协同过滤电影推荐系统。该系统主要使用 Python 编程语言编写,并辅以 Shell 脚本支持,包含总计 58 个文件,具体分为以下几类:9 个 Python 脚本段落件、8 个编译过的字节码文件(.pyc)、7 个基础配置文件、7 个测试文件、6 个 XML 配置文件、5 个 Python 序列化数据文件以及另外的几个非代码类文档,包括:3 个数据文件、1 个 Git 忽略配置文件 (gitignore)、1 份 IDE 工程项目设置和一份 Markdown 格式的说明文档。该推荐系统通过应用协同过滤算法,分析用户的历史行为数据,并为用户提供符合其兴趣的电影推荐,从而显著提升个性化观影体验。