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Python结合Spark和Hadoop的大数据电影推荐系统(基于用户画像)毕业设计资料包(含源码、数据库及说明文档).zip

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简介:
该资料包为一个基于Python, Spark和Hadoop构建的大数据电影推荐系统的毕业设计项目,采用用户画像技术提升个性化推荐效果。包含源代码、数据库与详尽的文档说明。 本项目是经导师指导并认可的高分毕业设计作品,主要面向计算机相关专业的学生及需要进行实战练习的学习者。该项目也适用于课程设计或期末大作业,并包含全部源代码,可以直接作为毕设使用。 该系统基于Django框架开发,采用MTV模式,数据库选用MySQL和Redis,以从豆瓣平台爬取的电影数据为基础构建推荐系统。通过分析用户的基本信息及操作记录等行为信息来生成用户标签,并利用Hadoop、Spark大数据组件进行处理与分析。管理系统则使用了Django自带的功能并用simpleui进行了美化。 具体功能如下: - 访客模式:首次访问网站时,访客可执行登录注册、忘记密码以及电影查询和默认推荐等功能。 - 普通用户权限包括但不限于搜索电影信息,添加或删除评论,管理个人信息(如修改密码及邮箱),收藏与评分影片,并支持注销账户等操作。系统将记录用户的每一次互动行为并据此生成个性化标签权重来构建用户画像,以实现精准的电影推送服务。 - 系统管理员则拥有对所有模型数据进行查询、编辑和删除的操作权限。 整个项目经过严格调试确保可以正常运行。

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客服
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  • PythonSparkHadoop().zip
    优质
    该资料包为一个基于Python, Spark和Hadoop构建的大数据电影推荐系统的毕业设计项目,采用用户画像技术提升个性化推荐效果。包含源代码、数据库与详尽的文档说明。 本项目是经导师指导并认可的高分毕业设计作品,主要面向计算机相关专业的学生及需要进行实战练习的学习者。该项目也适用于课程设计或期末大作业,并包含全部源代码,可以直接作为毕设使用。 该系统基于Django框架开发,采用MTV模式,数据库选用MySQL和Redis,以从豆瓣平台爬取的电影数据为基础构建推荐系统。通过分析用户的基本信息及操作记录等行为信息来生成用户标签,并利用Hadoop、Spark大数据组件进行处理与分析。管理系统则使用了Django自带的功能并用simpleui进行了美化。 具体功能如下: - 访客模式:首次访问网站时,访客可执行登录注册、忘记密码以及电影查询和默认推荐等功能。 - 普通用户权限包括但不限于搜索电影信息,添加或删除评论,管理个人信息(如修改密码及邮箱),收藏与评分影片,并支持注销账户等操作。系统将记录用户的每一次互动行为并据此生成个性化标签权重来构建用户画像,以实现精准的电影推送服务。 - 系统管理员则拥有对所有模型数据进行查询、编辑和删除的操作权限。 整个项目经过严格调试确保可以正常运行。
  • - PythonSparkHadoop
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    本项目构建了一个基于Python、Spark及Hadoop的大数据平台,通过分析用户行为数据生成个性化电影推荐,旨在提升用户体验与满意度。 本系统采用Pycharm作为开发环境,并使用Python3.7版本构建在Django框架之上,结合Pyspark进行大数据分析并利用Hadoop平台处理数据。数据库方面则采用了MySQL5.6与Redis。 该推荐系统的架构基于MTV模式(模型-模板-视图),主要的数据来源是从豆瓣获取的电影信息,并以用户的基本资料和行为记录为依据开发出相应的用户标签,进一步通过Hadoop及Spark等大数据组件进行处理分析。系统同时集成了Django自带的管理界面并使用simpleui进行了美化。 对于首次访问网站的新访客而言,他们可以执行登录、注册账户、找回密码以及查询电影等功能,并且还会收到默认推荐的电影列表。普通用户则能享受更多服务,包括但不限于搜索和评论电影、修改个人资料及更改邮箱地址或密码等操作;此外还能够收藏喜欢的作品并对其进行评分评价。 系统会通过记录用户的每一步行动来构建详细的用户画像(即“标签”),根据这些信息动态调整推荐内容。管理员账号则具备对所有数据库模型进行查询、编辑和删除的权限,以便于维护整个系统的正常运行与数据管理。 启动程序需在命令行中输入:python manage.py runserver
  • PythonSparkHadoop
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    本项目旨在构建一个利用Python结合Spark与Hadoop的大数据平台,进行深度挖掘用户观影行为,创建精准用户画像,并据此实现个性化电影推荐。 资源浏览查阅29次。程序开发软件包括Pycharm、Python3.7以及Django网站与pyspark大数据技术,基于用户画像和链路预测的电影个性化推荐研究。更多下载资源和学习资料请访问文库频道。此处已移除具体链接信息。
  • PythonSparkHadoop
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    本项目采用Python结合Spark与Hadoop技术栈,构建高效大数据处理框架,实现精准电影个性化推荐。通过深度分析用户行为数据,生成详尽用户画像,优化用户体验及平台运营效率。 本系统采用PyCharm作为开发环境,并使用Python 3.7版本进行编程。项目基于Django框架构建网站,结合Pyspark进行大数据分析并借助Hadoop平台处理数据。数据库方面,则选择了MySQL5.6与Redis的组合。 该推荐系统的架构遵循MTV模式(模型-模板-视图),用户行为信息是通过爬取豆瓣电影的数据来获取,并以此为基础开发了用户标签系统,进而实现精准化电影推荐功能。同时,利用Hadoop和Spark等大数据组件对收集到的信息进行深度分析处理。 对于管理后台部分,则采用了Django自带的管理系统并用simpleui进行了美化设计以提升用户体验度。 系统的具体使用权限如下: 访客模式:允许用户登录、注册账户以及找回密码;提供电影查询服务及默认推荐列表。 普通用户角色:可执行搜索查询操作,添加/删除评论内容,管理个人资料信息(包括修改密码和邮箱地址)等功能。此外还支持收藏喜爱的影片并对其进行评价打分等互动行为记录,并且可以注销自己的账户。 系统会根据用户的每一次交互动作进行标签生成与权重调整工作,从而构建出完整的用户画像模型;之后依据这些特征向用户推荐相关度较高的电影作品。 对于管理员而言,则具备对所有数据表中的信息执行增删改查等一系列操作的权利。
  • 知识图谱Python问答
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    本项目构建了一个基于知识图谱的Python电影推荐问答系统,通过整合丰富电影数据资源,利用自然语言处理技术为用户提供个性化电影推荐与信息查询服务。包含完整源代码、数据库及相关文档资料。 毕业设计:基于知识图谱的电影推荐问答系统(包含源代码、数据库及文档) 2 开发工具和技术 2.1 B/S结构简介 2.2 Python技术介绍 2.3 HTML技术介绍 2.4 MySQL数据库介绍 2.5 知识图谱介绍 2.6 协同过滤算法介绍 2.7 开发环境介绍 3 需求分析 3.1 可行性分析 3.2 功能需求分析 3.3 非功能需求分析 4 总体设计 4.1 系统总体结构设计 4.2 数据库系统设计 5 系统实现 5.1 登录及注册 5.2 首页展示 5.3 用户信息管理 5.4 电影列表显示 5.5 电影详情页面 5.6 问答功能 6 测试阶段 6.1 测试目的 6.2 测试内容 6.3 测试总结
  • Python)_融算法_使豆瓣集.zip
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    本项目为Python毕业设计,旨在开发基于用户画像的推荐系统。通过融合多种推荐算法,并利用豆瓣电影数据集进行测试和优化,以实现更精准的内容个性化推荐。 【资源详情说明】 该项目为近期精心打造开发的完整代码,并配有详尽的设计文档。 在上传前已对源码进行严格测试,在多种环境下均能稳定运行且功能完善,无论是技术研究、教学演示还是项目实践,都能轻松复现,节省时间和精力。 本项目面向计算机相关专业领域的各类人群。对于高校学生而言,可作为毕业设计、课程设计及日常作业的优质参考;而对于科研工作者和行业从业者,则可用于初期立项演示,并有助于快速搭建原型以验证思路。 具备一定技术基础的人士可以在此代码基础上进行修改,实现其他功能或直接用于毕设、课设等。对于初学者而言,在配置环境或运行项目时遇到困难时可获得远程指导和技术支持。 欢迎下载学习本项目的资源,期待与您共同探讨技术问题和交流项目经验!
  • Django完整项目(),适使
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    本作品提供了一个基于用户画像的电影推荐系统的完整代码和数据库方案,采用Python Django框架开发。特别适用于计算机专业学生的毕业设计需求。 本系统基于Django框架,并采用MTV模式进行开发。数据库使用MongoDB、MySQL和Redis存储数据,基础数据源为从豆瓣平台爬取的电影信息。我们根据用户的基本信息和操作记录等行为数据来创建用户标签,并利用Hadoop和Spark大数据组件对这些数据进行分析处理,从而实现个性化推荐功能。 管理系统采用的是Django自带的功能并使用simpleui进行了美化优化。整个项目包括完整的源码、数据库以及详细的安装与使用教程。文档中详细说明了软件的各项功能:当访客首次访问网站时只能查询和搜索电影信息;如果需要更多服务,则可以注册账号,填写相关信息后登录成为普通用户,并开始享受系统提供的所有功能和服务。 该项目的所有文件已经打包好并提供下载链接,在源码包内包含了详细的使用说明书。
  • PythonJava+Hadoop+Spark与实现,详尽(优质项目)
    优质
    本项目为Python课程的毕业设计作品,构建了一个结合Java、Hadoop和Spark技术的高效电影推荐系统。项目包含完整源代码、实际数据集以及详细的开发文档,便于学习与研究。 【资源说明】Python毕业设计:基于Java+Hadoop+Spark的电影推荐系统设计与实现源码、数据集及详细文档(高分项目)。该项目为个人高分毕业设计,已获导师认可通过,并在答辩评审中获得95分的成绩。 所有项目代码已在mac和Windows 10/11操作系统上成功测试运行,请放心下载使用。本资源适用于计算机相关专业的在校学生、教师及企业员工,可用于毕设项目、课程设计或作业等场合;同时也能帮助初学者进行进阶学习。 具备一定基础的用户可以在此基础上对代码进行修改以实现其他功能,并可直接应用于毕业设计或其他项目的初期演示中。欢迎下载使用并互相交流,共同进步!
  • 知识图谱Python智能
    优质
    本项目为一款基于知识图谱技术开发的Python智能推荐系统,内含完整源代码、相关数据库以及详细使用说明书。旨在通过深度学习用户行为数据,实现个性化内容推荐服务。适合于电商、新闻资讯等领域应用研究与实践操作。 毕业设计:Python基于知识图谱的智能推荐系统(包含源码、数据库及说明文档) 第二章 相关理论与技术 2.1 卷积神经网络介绍 2.1.1 卷积神经网络特性 2.1.2 卷积的方式 2.2 基本内容推荐算法 2.3 基于协同过滤的推荐算法 2.4 深度学习技术相关概念 2.5 深度学习技术推荐算法 第三章 智能推荐系统的需求分析 3.1 需求设计 3.2 可行性分析 3.2.1 技术可行性 3.2.2 经济可行性 3.2.3 操作可行性 第四章 系统设计 4.1 系统的整体设计 4.2 数据库的设计 第五章 系统的实现 5.1 用户注册界面 5.2 系统首页 5.3 智能搜索功能的实现 5.4 音乐管理 5.5 电影管理 5.6 书籍管理 5.7 个人信息管理 第六章 系统测试 6.1 测试的目的 6.2 测试的内容 6.3 测试的结果
  • JavaSpringBoot演示视频).zip
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    本项目为基于Java与Spring Boot开发的电影推荐系统,内附详尽源代码、技术文档、数据库脚本以及操作演示视频,适合学习研究与毕业设计使用。 基于Java+SpringBoot的电影推荐系统毕业设计包括源码、说明文档、数据库以及演示视频。该项目使用的技术如下:开发语言为Java,框架采用Spring Boot,并且利用MySQL作为数据库。 该系统的功能主要包括: 1. 用户注册与登录:用户可以先进行注册并填写个人基本信息提交到服务器;管理员对会员信息进行验证后,用户通过用户名和密码登录系统; 2. 电影展示及评论:在首页中可以看到各种类型的电影(包括动作片、喜剧片、恐怖片等),查看具体信息之后可发表评论,并选择评分生成评论列表; 3. 用户管理功能:点开“我的”模块可以修改个人信息,重新登录等功能; 4. 管理员后台管理: - 对用户提交的电影评论进行审核,删除不合规的内容或要求会员修改后重新提交。 - 可以添加新的电影类型并对其进行分类管理。 - 发布信息公告推送给所有用户。