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基于Python推荐算法的电影推荐系统（含Vue前端与后端分离）- 毕业设计源码-python009-film

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简介：
本项目为毕业设计作品，实现了一个结合Python推荐算法和Vue框架的电影推荐系统。采用前后端分离架构，提供个性化电影推荐服务，代码开源于python009仓库中，欢迎贡献与交流。 python009基于Python推荐算法的电影推荐系统带vue前后端分离毕业源码案例设计_python009_film_recommand.zip 这段描述指的是一个使用Python构建的电影推荐系统的完整代码示例，该系统采用了Vue技术进行前端开发，并实现了前后端完全分离的设计模式。文件名为python009_film_recommand.zip。

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  • 基于Python推荐算法的电影推荐系统（含Vue前端与后端分离）- 毕业设计源码-python009-film
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    本项目为毕业设计作品，实现了一个结合Python推荐算法和Vue框架的电影推荐系统。采用前后端分离架构，提供个性化电影推荐服务，代码开源于python009仓库中，欢迎贡献与交流。 python009基于Python推荐算法的电影推荐系统带vue前后端分离毕业源码案例设计_python009_film_recommand.zip 这段描述指的是一个使用Python构建的电影推荐系统的完整代码示例，该系统采用了Vue技术进行前端开发，并实现了前后端完全分离的设计模式。文件名为python009_film_recommand.zip。
     
  • Movie-Vue：电影推荐系统的前端源码
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    Movie-Vue是一款基于Vue框架构建的电影推荐系统前端代码，旨在提供用户友好的界面和流畅的交互体验，帮助用户探索和发现新电影。 电影推荐系统前端使用Vue和Vuex进行在线开发，后台采用Spring Boot与JPA框架，并结合Mahout算法实现个性化推荐功能。主页展示用户评分及推荐内容。
     
  • 毕业设计：采用Python、Django、Vue和MySQL的协同过滤算法实现的前端后端分离电影推荐系统（附带完整源码及论文）
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    本项目基于Python与Django构建后端服务，结合Vue进行前端开发，并运用MySQL数据库存储数据。通过实现代理协作过滤算法来提供个性化的电影推荐功能。项目包含详尽的文档和完整的源代码。 毕业设计：基于协同过滤算法的Python+Django+Vue+MySQL电影推荐系统及完整源代码、论文 随着现代经济快节奏的发展以及信息技术的不断升级完善，传统的数据信息管理方式已经逐步转变为利用软件进行存储、归纳与集中处理的方式。在此背景下，本项目开发了一款基于Python和协同过滤算法的电影推荐系统，旨在帮助管理者在短时间内高效处理庞大的数据量，并通过使用该工具提高事务处理效率。 此电影推荐系统的构建采用了成熟且功能强大的技术栈：包括跨平台的大规模商业网站开发框架Django、流行的RDBMS应用MySQL数据库以及前端框架Vue。整个项目分为管理员和用户两个角色，其中： - 管理员的功能模块涵盖个人中心、用户管理、电影分类管理、电影信息管理和系统设置。 - 用户可以进行注册登录操作，并查看详细的电影资讯与评分情况；同时支持对影片的评价反馈及收藏等互动行为。 通过以上技术手段和功能设计，本项目旨在提供一个高效便捷且用户体验友好的推荐平台。
     
  • 基于Python+Django+Vue+MySQL的在线学习与推荐系统前端后端分离设计（附带完整源码、数据库及毕业论文）
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    本项目为一个集成了Python和Django框架的后端服务以及Vue.js构建的前端界面，结合MySQL数据库支持，在线教育平台并具备个性化学习资源推荐功能。包含全部代码、数据库模型与学术论文。 毕业设计题目是基于Python+Django+Vue+MySql开发的前后端分离在线学习与推荐系统，并提供完整源代码、数据库及论文。 随着现代经济快速发展以及信息化技术不断完善升级，传统数据信息管理方式已逐渐转变为软件存储和集中处理的方式。在这种背景下诞生了本在线学习与推荐系统，它能够在短时间内高效地处理大量数据信息，帮助管理人员提高事务处理效率并实现事半功倍的效果。 该系统采用当下成熟完善的Python技术和最受欢迎的RDBMS之一Mysql数据库进行开发。系统的用户角色包括管理员、教师和学生。其中： - 管理员拥有个人中心管理功能以及对科目、教师、学生信息及学习资源等多方面的管理和监督能力。 - 教师可以发布学习资料，审核学生的课程记录。 - 学生能够访问这些教育资源并提交评价与自己的学习进度。 在开发过程中，界面设计简洁美观且符合同类型网站的布局习惯。此外，在满足基本需求的同时还考虑到了数据信息的安全问题，并提供了一些实用的功能以应对潜在的风险挑战。
     
  • Python协同过滤推荐算法电影推荐系统源码及数据集（含论文 毕业设计）.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。
     
  • 基于Vue.js的推荐系统前端推荐系统：使用Vue.js的前端实现
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    本项目为一款基于Vue.js构建的前端推荐系统，旨在利用Vue.js强大的组件化开发能力和响应式数据绑定特性，提供高效、灵活且用户友好的个性化内容推荐体验。 推荐系统项目的前端设置包括以下步骤： - 安装项目依赖：`npm install` - 开发模式编译并热更新：`npm run serve` - 生产环境构建并压缩代码：`npm run build` - 检查和修复文件错误：`npm run lint` 该项目的目录结构如下： - `node_modules` 文件夹中存放项目所需的所有 npm 包。 - 代码基本位于 `src` 文件夹内，其中包含以下子文件夹： - `api`: 存放接口相关的函数。计划使用 axios 的 get 和 post 方法来操作这些 API，并且可以按不同的事务分别写在不同文件中，在调用时全局绑定或者通过 import 相应的文件进行引用。 - `components`：存放 vue 实例，目前的想法是每一页单独作为一个实例（.vue 文件），然后使用 vue-router 来实现页面之间的跳转。 - `router`: 这个目录用于路由相关的配置和管理。
     
  • Python项目2023：旅游景点推荐系统的Vue前后端分离实现与源码.zip
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    本项目为一个基于Vue框架的前端应用与后端Python服务相结合的旅游景点推荐系统。通过前后端分离技术，实现了高效的数据交互和用户体验优化，并提供完整源代码供学习研究。 Python023基于Python旅游景点推荐系统带vue前后端分离毕业源码案例设计.zip
     
  • 基于SpringBoot和Vue.JS的前后端分离新闻推荐系统源码、数据库及论文(毕业设计)
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    本项目为一个综合性的毕业设计作品，采用Spring Boot与Vue.js构建了高效能的新闻推荐系统。该项目包括详细的前端界面设计与后端逻辑实现，并附有优化的数据处理方案和学术论文说明。适合于深入学习前后端开发技术、数据库管理以及个性化推荐算法的研究者使用。 基于Vue.js和SpringBoot的新闻推荐系统是一个全面解决方案，旨在为管理员和普通用户提供一个高效、易用的新闻管理平台。该系统包含两个主要部分：管理后台和用户网页端。 对于管理后台而言，它专为管理员设计，提供了包括但不限于以下功能模块： - 用户管理：允许添加、编辑或删除用户信息。 - 新闻信息管理：负责发布、更新及删除新闻内容。 - 新闻收藏管理：帮助用户保存他们感兴趣的新闻以便日后查看。 - 新闻排行榜管理：根据用户的阅读和收藏行为生成动态的热门新闻排行。 - 系统轮播图管理：用于展示首页上的轮播图片，增强视觉效果。 通过这些模块的设计与实现，系统能够有效地支持管理员对内容进行管理和监控，并为用户提供个性化的服务。