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基于推荐算法的图书推荐系统资料.zip

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简介:
该资料包包含多种基于推荐算法的图书推荐系统的相关文档和代码资源。适合研究及开发人员参考使用,以提升个性化图书推荐体验。 项目资源包括可运行源码及SQL文件。 适用人群:适合初学者或进阶学习者在不同技术领域的学习;也可作为毕业设计、课程作业、大作业、工程实训或初期项目的参考。 该项目具有较高的学习借鉴价值,可以进行修改和二次开发。如遇任何使用上的问题,请随时联系博主,博主会及时解答。 项目采用以下配置: - 开发语言:Java - 框架:SpringBoot - JDK版本:JDK1.8 - 服务器:Tomcat7 - 数据库:MySQL 5.7 - 数据库工具:Navicat11 开发软件包括Eclipse、MyEclipse和IntelliJ IDEA。 Maven包使用的是Maven3.3.9。 该系统集成了后端服务(SpringBoot)与前端用户界面技术,实现了前后端分离。

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客服
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  • .zip
    优质
    该资料包包含多种基于推荐算法的图书推荐系统的相关文档和代码资源。适合研究及开发人员参考使用,以提升个性化图书推荐体验。 项目资源包括可运行源码及SQL文件。 适用人群:适合初学者或进阶学习者在不同技术领域的学习;也可作为毕业设计、课程作业、大作业、工程实训或初期项目的参考。 该项目具有较高的学习借鉴价值,可以进行修改和二次开发。如遇任何使用上的问题,请随时联系博主,博主会及时解答。 项目采用以下配置: - 开发语言:Java - 框架:SpringBoot - JDK版本:JDK1.8 - 服务器:Tomcat7 - 数据库:MySQL 5.7 - 数据库工具:Navicat11 开发软件包括Eclipse、MyEclipse和IntelliJ IDEA。 Maven包使用的是Maven3.3.9。 该系统集成了后端服务(SpringBoot)与前端用户界面技术,实现了前后端分离。
  • FM实施.zip
    优质
    本项目旨在探索并实现基于FM(Factorization Machine)推荐算法的推荐系统。通过深入研究用户和物品特征,优化个性化推荐效果,提升用户体验。 基于FM推荐算法的推荐系统实现.zip包含了使用因子分解机(FM)算法构建推荐系统的相关代码和资源。该文件可能包括数据预处理、模型训练以及评估等内容,旨在帮助开发者理解和应用FM在实际推荐场景中的效果。
  • 大数据集.zip
    优质
    本资料集包含了用于开发和测试基于大数据的图书推荐系统的数据资源,旨在帮助开发者优化用户阅读体验。 【项目资源】: 涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等各类编程语言和框架的项目源码。 【项目质量】: 所有提供的代码均经过严格测试,确保可以直接运行且功能正常。 【适用人群】: 适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。 可用于毕业设计项目、课程作业及工程实训等多种场合。 【附加价值】: 这些项目的源码具有较高的参考和借鉴意义,同时也可以直接修改复刻使用。 对于有一定基础的研究人员来说,在此基础上进行修改扩展以实现更多功能是完全可行的。 【沟通交流】: 如在使用过程中有任何疑问或需要帮助,请随时联系博主。博主将尽快回复并提供必要的支持与指导。 鼓励下载、学习和运用,同时欢迎各位互相交流分享心得,共同进步成长。
  • Python.zip
    优质
    本项目为一个基于Python语言开发的图书推荐系统,利用数据挖掘和机器学习技术分析用户行为与偏好,旨在向读者提供个性化书单建议。 本段落提供了Python使用技巧及实战应用开发小系统的参考资料与源码参考,并确保所有示例代码经过测试可以运行。 文章详细介绍了多种Python框架的功能及其模块的运用方法,涵盖了如何利用Python进行图形用户界面(GUI)开发、网络编程以及跨平台应用程序开发等主题。这些内容既适合初学者入门学习,也适用于经验丰富的开发者深入了解和掌握Jython语言的高级特性。
  • 数据集
    优质
    本项目构建了一个智能书籍推荐系统,利用深度学习技术分析“Good Books”数据集,旨在为读者提供个性化、高质量的阅读建议。 使用奇异值分解(SVD)的书籍推荐系统会将评估矩阵分解为三个不同的矩阵:U、Sigma 和 Vt。通过计算这些矩阵的点积并生成大小为(number_of_users x number_of_books) 的用户配置文件矩阵,可以表示每个用户对不同图书的兴趣和评分情况。 项目目标包括: - 使用SVD技术来创建用户的个人资料,即形成一个表格(number_of_user x number_of_books)。 - 利用该用户配置文件矩阵推荐合适的书籍给读者。 - 设计友好的界面让使用者能够更新或建立自己的用户档案,并接收系统提供的图书推荐。 若要运行此推荐系统的数据库部分,请在Database.py中修改以下变量: - root_dir: 这样,您就可以基于SVD算法来优化用户的阅读体验并提供个性化的书籍建议了。
  • 商品-人工智能
    优质
    本项目旨在开发和优化一种基于人工智能技术的商品推荐系统,利用先进的推荐算法提高用户体验和购买转化率。通过深度学习与数据分析,实现个性化、精准化的产品推荐。 本项目的数据集包含约15万用户及约12万商品,并提供了经过脱敏处理的用户特征和预处理的商品特征,旨在为每个用户提供可能购买的50个商品推荐。
  • 音乐相关
    优质
    本研究聚焦于音乐领域的个性化推荐算法,通过分析用户听歌行为与偏好,构建高效、精准的推荐系统,提升用户体验和满意度。 该压缩文件包含从零开始搭建音乐推荐系统的内容,包括模型构建与算法调参、建模与评估方法的介绍。此外,还包括基于Movielens数据集和网易云音乐数据集进行推荐预测的具体实践案例,并详细讲解了Word2vec 和Song2vec在冷启动问题及用户兴趣预测中的应用。最后还涉及使用Spark实现推荐系统的技术细节。
  • 音乐相关
    优质
    本研究聚焦于音乐领域的个性化推荐算法,旨在通过深度学习和协同过滤等技术,构建高效准确的音乐推荐系统,为用户提供个性化的听歌体验。 该压缩文件包括从零开始搭建音乐推荐系统模型的构建与算法调参、基于movielens数据集和网易云音乐数据的推荐预测、使用word2vec 和Song2vec实现冷启动与用户兴趣预测问题,以及基于Spark推荐系统的实现等内容。
  • Python开发.zip
    优质
    本项目为一个基于Python语言开发的图书推荐系统,利用数据挖掘和机器学习技术分析用户行为与偏好,旨在向读者提供个性化的书籍推荐。 基于Python实现的图书推荐系统.zip 大学生课程设计 基于Python的课程设计 自己大二写的课程设计
  • Django和Spark.zip
    优质
    本项目为一个结合了Django框架与Apache Spark技术的图书智能推荐系统。利用Django进行后端开发及网站构建,并通过Spark高效处理大规模数据集,实现精准个性化图书推荐功能。 优秀项目学习分享 这是一次关于优秀项目的专题学习与分享活动。参与者将有机会深入了解各种创新和技术前沿的项目案例,并从中吸取宝贵的经验和灵感。通过这次交流,大家可以相互启发、共同进步,在各自的领域中取得更好的成绩和发展机会。