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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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简介:
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。

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客服
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  • Vue.js使Vue.js
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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。
  • 新闻采集管理
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    新闻采集推荐系统管理端(前端)是一款专为新闻编辑和内容管理者设计的信息管理系统,提供直观的操作界面,帮助用户高效地进行新闻信息的采集、分类与个性化推荐。 Python网络爬虫与推荐算法新闻推荐平台:使用Python实现新浪新闻的爬取功能,能够获取新闻页面上的标题、文本、图片及视频链接,并保持原有的排版风格;推荐算法则包括权重衰减、标签推荐、区域推荐和热点推荐等多种策略。
  • Movie-Vue:电影源码
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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。
  • SpringBoot和Vue.JS分离架构购物源码、数据库及论文(毕业设计)
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    本项目为一个结合Spring Boot与Vue.js技术栈构建的购物推荐系统,提供前后端分离的设计方案,并附带完整源代码、数据库脚本和相关学术文档,适用于毕业设计。 基于Vue.js和SpringBoot的购物推荐网站是一个现代化的电子商务平台,它通过前后端分离的方式为用户提供了流畅的购物体验。该网站分为管理后台和用户网页端,分别服务于管理员和普通用户。 在管理后台中,管理员可以进行商品类型、商品信息的增删改查操作,并能有效管理和查看订单以及销售排行榜,确保了实时更新的商品信息与有效的订单处理。对于用户而言,在简洁美观且易于操作的界面下,他们可以通过网站浏览、搜索、推荐和购买自己心仪的产品。 此外,该平台还设有销售排行榜模块来帮助消费者参考热门商品并做出更明智的选择。整个设计注重用户体验,旨在为用户提供一个高效愉悦的在线购物环境。
  • SpringBoot和Vue.js协同过滤新闻源码(包含及SQL数据库).zip
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    本项目提供了一个完整的基于Spring Boot和Vue.js构建的协同过滤新闻推荐系统的源代码,包括前端、后端以及SQL数据库脚本。 《项目介绍》基于SpringBoot+Vue.js协同过滤的新闻推荐系统源码(含前端+后端)+sql数据库(高分毕设) 该项目代码经过功能验证,确保稳定可靠运行。欢迎下载使用体验! 主要针对各个计算机相关专业,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、通信及物联网等领域的在校学生、教师和企业员工。 项目具有丰富的拓展空间,不仅适用于入门学习进阶阶段的练习,也适合用作毕业设计、课程作业或初期项目演示等。同时鼓励大家基于此进行二次开发,在使用过程中如有任何问题或建议,请及时沟通反馈。 我们期待您能在本项目中找到乐趣和灵感,并欢迎您的分享与反馈。
  • SpringBoot和Vue.JS分离新闻源码、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。
  • Python算法电影(含Vue与后分离)- 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。
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    本研究提出了一种结合Pearson相关系数与K-Nearest Neighbors(KNN)算法的协同过滤推荐方法,旨在提升个性化推荐系统的准确性和用户满意度。通过分析用户间兴趣相似度及行为数据,优化了推荐内容的相关性与多样性,有效解决了冷启动和稀疏性问题。 推荐系统可以使用Pearson相关系数和KNN算法来实现。这两种方法能够有效地分析用户偏好并进行个性化推荐。PEARSON相关系数通过计算两个变量之间的线性关系强度来进行相似度衡量,而KNN则根据与目标用户的相似程度找出最近的邻居,并基于这些邻居的行为预测目标用户可能的兴趣或行为模式。