基于SVM、TensorFlow和Django的酒店评论评分智能推荐系统——机器学习算法的应用（附Python代码、数据集及模型）

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简介：
本项目构建了一个利用SVM与深度学习技术预测酒店评论分数的智能系统，采用Django框架开发，并提供Python代码、数据集和训练好的模型。本项目采用支持向量机（SVM）技术，并以酒店评论集作为数据来源来训练情感分析模型。通过使用word2vec生成词向量，构建了一个客户端查询、服务器端提供打分推荐系统的框架。项目的运行环境包括Python环境和TensorFlow环境以及相应的安装模块与MySQL数据库的支持。项目主要分为三个部分：数据预处理、模型的训练及保存、模型测试。原始评论数据分布在两个文件夹中，每个文件夹包含2000条消极评价和2000条积极评价；通过使用这些评论进行机器学习来构建情感分类器，并利用训练集与测试集对其进行拟合和存储。此外，项目还涉及从携程酒店网站上爬取特定ID的酒店评论。在数据库中查询并提取出相关评分及排名信息后，创建一个Django项目，其中包括hello.html、view.py、settings.py以及urls.py等关键文件。

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基于SVM、TensorFlow和Django的酒店评论评分智能推荐系统——机器学习算法的应用（附Python代码、数据集及模型）

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本项目构建了一个利用SVM与深度学习技术预测酒店评论分数的智能系统，采用Django框架开发，并提供Python代码、数据集和训练好的模型。本项目采用支持向量机（SVM）技术，并以酒店评论集作为数据来源来训练情感分析模型。通过使用word2vec生成词向量，构建了一个客户端查询、服务器端提供打分推荐系统的框架。项目的运行环境包括Python环境和TensorFlow环境以及相应的安装模块与MySQL数据库的支持。项目主要分为三个部分：数据预处理、模型的训练及保存、模型测试。原始评论数据分布在两个文件夹中，每个文件夹包含2000条消极评价和2000条积极评价；通过使用这些评论进行机器学习来构建情感分类器，并利用训练集与测试集对其进行拟合和存储。此外，项目还涉及从携程酒店网站上爬取特定ID的酒店评论。在数据库中查询并提取出相关评分及排名信息后，创建一个Django项目，其中包括hello.html、view.py、settings.py以及urls.py等关键文件。

基于Django和Node.js及MySQL的智能新闻推荐系统——结合杰卡德相似系数与机器学习算法的应用（附Python源码及数据集）

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本项目构建了一个集成Django、Node.js和MySQL的智能新闻推荐系统，运用杰卡德相似度和机器学习技术提高个性化推荐效果，并提供Python代码和数据集。本项目采用jieba中文分词库提取新闻关键词，并计算不同新闻的相似度以推荐相关文章。通过杰卡德相似系数来衡量文本之间的关系，在用户阅读某篇新闻时，系统会依据算法为其推荐类似内容的文章。项目的开发环境包括Python、Node.js前端和MySQL数据库支持。整个项目由六个模块组成：数据预处理、热度值计算、相似度计算、新闻统计分析、API接口开发以及前端界面设计。原始数据仅包含新闻标题、正文及发布时间，为了便于后续的热门程度排序工作，在爬取阶段给每条信息添加了随机浏览次数和评论数；每个文章将被赋予一个具体的关注度指标，以便于热度榜与个性化推荐服务中使用。在进行相似度分析时，主要依据的是主题词汇之间的重复率。此外，统计特定标签下的新闻数量也是为了用户选择兴趣分类后，“为你推荐”功能的精准推送做准备。

基于Python的酒店评论中文情感分析及数据集应用

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本研究运用Python技术对酒店评论进行中文情感分析，并构建相关数据集，旨在提升服务评价的情感分类精度。利用Python实现酒店评论的中文情感分析，包含数据集。

基于机器学习的酒店评论情感分析

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本研究采用机器学习技术对酒店评论进行情感分析，旨在通过算法自动识别和分类顾客意见中的正面、负面及中性情绪，帮助酒店管理者快速了解客户需求与期望。酒店评论文本情感分析（机器学习）：这项任务旨在通过运用机器学习技术来评估顾客对酒店的评价，并据此判断这些评论的情感倾向。这种方法可以帮助酒店管理者更好地理解客户反馈，从而改进服务质量或营销策略。

基于Pandas和余弦相似度的大数据智能护肤品推荐系统——机器学习算法的应用（附Python代码及测试数据）

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本项目构建了一套利用Pandas与余弦相似度技术的大数据智能护肤品推荐系统，并运用了机器学习算法进行优化。通过分析用户皮肤类型、偏好等多维度数据，提供个性化的护肤产品建议。本文详细介绍了系统的实现过程，并附有Python代码及测试数据集供参考和实践。本项目结合了Pandas数据处理工具与机器学习技术，旨在构建一个智能的护肤品推荐系统。该系统不仅考虑用户的肤质特征，还会考虑到过敏反应等因素，并筛选出相互禁忌的产品，以便为不确定如何选择护肤品的用户提供个性化的推荐。项目的运行环境包括Python和Pycharm环境。项目包含四个模块：文件读入、推荐算法、应用模块以及测试调用函数。其中，文件读入部分主要负责读取用户的肤质特征、诉求及过敏成分，并导入五个数据集文件，分别是用户数据库、产品主要成分表、功能表、禁忌搭配成分表和护肤公式；推荐算法中的相似度由用户购买记录与肤质相似度组成，最后通过加权求和得出结果。应用模块可以根据已计算并排序的用户信息找到合适的产品，并加工成适当的数据格式，按护肤公式的种类进行排列组合，同时考虑单品过敏及组合推荐之间的相互禁忌情况。若有相互禁忌或过敏问题，则在最终输出中告知用户。

基于MySQL、Vue和Django的智能音乐推荐系统——结合协同过滤与内容推荐算法的应用及深度学习技术(附完整代码和数据集)

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本项目构建了一个智能音乐推荐系统，融合了MySQL数据库、Vue前端界面以及Django后端框架。采用协同过滤与内容推荐算法，并融入深度学习方法提升个性化推荐效果。提供完整源码与数据集支持进一步研究及应用开发。本项目以相关平台音乐数据为基础，并采用协同过滤及内容推荐算法来实现为不同用户分别推荐音乐的功能。该项目的运行环境包括 Python、MySQL 和 VUE 环境，需要安装的依赖包有 Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0 及 gensim 3.6。项目分为四个模块：数据请求及存储、数据处理、数据库和后台管理以及用户界面展示。在“数据处理”模块中，主要任务包括计算歌曲与歌手的相似度，并根据用户的喜好生成推荐列表。“数据库和后台管理”部分则涉及使用 PyCharm 创建新的 Django 项目并创建五个模板：主页、歌单页面、歌手页面、歌曲页面及个人用户页面。前端功能实现方面包含用户登录以及选择偏好音乐，系统会基于内容的推荐算法为用户提供个性化的歌单建议，并根据协同过滤方法向用户推荐具体的歌曲或歌手信息。此外，该平台还提供了点击获取详细信息的功能，可以针对每个歌单、每首歌曲或者每位艺人进行个性化推荐。同时还有个性化排行榜功能（按照相似度大小排序），以及记录用户的浏览历史“我的足迹”。

基于OpenCV和TensorFlow的神经网络智能银行卡号识别系统——深度学习算法的应用（附Python代码及模型源码）+ 数据集

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本项目开发了一种利用OpenCV与TensorFlow的神经网络智能识别系统，专门用于精准读取银行卡号码。结合深度学习技术，通过提供的Python代码和训练模型，可有效处理图像中的卡号提取任务，并附有数据集支持进一步研究和优化。该项目基于网络获取的银行卡数据集进行开发，并使用OpenCV库函数对这些数据进行处理，以实现常规银行卡号识别、输出以及批量管理等功能。项目运行环境包括Python、TensorFlow与OpenCV三个主要部分。整个项目由四个模块构成：训练集图片预处理、测试图片预处理、模型的构建和保存过程及最后的模型测试环节。所使用的数据可以从相关网站下载，或者直接从工程文件中的images文件夹中获取。在神经网络架构方面，采用的是全连接神经网络设计，包含一个输入层、两个隐藏层以及一个输出层。整个项目的设计与实现参考了相关的技术博客文章（原文链接已省略）。

基于Dlib、PyQt5和TensorFlow的智能口红颜色检测与推荐系统的深度学习应用（附带Python工程源码、训练模型及数据集）

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本项目开发了一款结合Dlib、PyQt5和TensorFlow技术的智能口红颜色检测与推荐系统，采用深度学习算法进行肤色分析并提供个性化口红色彩建议。项目包含完整Python代码库、预训练模型及测试数据集。本项目基于Dlib成熟的68点人脸特征技术，并使用Python库face_recognition进行检测，对嘴唇区域的色彩进行转化以寻找相近颜色的口红并输出推荐信息。结合了计算机视觉与颜色匹配技术，为用户提供了一种便捷的方式来选择适合他们嘴唇颜色和个人喜好的口红色号。该项目支持二次开发，可以应用于口红购物推荐。项目运行环境包括Python、TensorFlow、face_recognition库、colorsys模块以及PyQt5和QCandyUi等工具的安装配置。项目的实施分为数据预处理与系统搭建两个主要部分。其中，数据预处理环节涵盖了源数据存储、加工及合并；而系统构建则涉及人脸识别技术的应用、唇部轮廓提取并创建蒙版、嘴唇区域划分、图片颜色抽取以及色号库获取和比较分析等步骤，并最终通过图形化界面展示推荐结果。项目详情可参考相关文档或博客文章。

基于随机森林的智能健康推荐助手（心脏病和慢性肾病预测及药物推荐）- 机器学习算法的应用（附Python代码与数据集）

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本项目运用随机森林算法构建了智能健康推荐系统，专门针对心脏病和慢性肾病进行风险评估，并提供个性化药物建议。同时提供了详细的Python实现代码和相关数据集。本项目基于Kaggle公开数据集进行心脏病和慢性肾病的特征筛选与提取，并选用随机森林机器学习模型训练以预测疾病并提供相应的药物推荐，旨在打造实用性的智能医疗助手。项目的运行环境要求Python 3.6及以上版本，在Windows环境下建议使用Anaconda配置所需开发环境。项目包含两个功能模块：疾病预测和药物推荐，每个部分又细分为三个子模块——输入数据、模型应用及具体操作。其中，“疾病预测”旨在构建一个小型健康评估系统用于心脏病与慢性肾病的诊断；“药物推荐”则提供覆盖800余种症状下的用药建议。“输入数据”的环节中涵盖用户手动填写的信息（如性别和年龄）以及通过传感器获取的数据（例如心率、心电图波形参数）。为了提升用户体验，项目设计了直接从各类传感器读取所有必要信息以进行预测的功能。

基于SVM和Webdriver的NBA季后赛结果智能预测系统（含Python代码及数据集）- 机器学习算法的应用

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本项目开发了一个使用支持向量机(SVM)和Webdriver技术进行NBA季后赛结果预测的智能系统，并提供了完整的Python代码与相关数据集，旨在展示机器学习在体育赛事预测中的应用。本项目利用从NBA官方网站获取的数据，并采用支持向量机（SVM）模型来预测NBA常规赛与季后赛的结果。此外，还引入了相关系数法、随机森林分类方法以及Lasso方法以评估不同特征的重要性。最后通过Python库中的webdriver功能实现了自动发帖，并提供了科学解释对比赛结果进行解读。项目运行环境包括：Python环境、Jupyter Notebook环境和PyCharm环境等。该项目由四个模块组成，分别是数据预处理、特征提取、模型训练及评估以及模型准确率分析。在数据处理中区分了常规赛与季后赛；其中季后赛预测需使用7个特征进行提取，具体为常规赛球队得分、核心球员数量、核心球员得分、教练常规赛执教总场数和胜率，以及季后赛相关指标等。同时采用三种方法（相关系数法、随机森林分类法及Lasso方法）来评估这些特征的重要性，并结合这三种方式剔除重要性较低的特征。模型训练部分则使用了SVM与决策树两种算法进行。整个项目通过严谨的数据处理流程和多种机器学习技术的应用，旨在提供准确的比赛预测结果并深入分析背后的科学依据。