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基于SpringBoot、JSP和MySQL的宠物领养网站及协同过滤算法推荐系统

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简介:
本项目为一款采用Spring Boot框架开发的宠物领养网站,结合了JSP技术与MySQL数据库,并创新性地融入了协同过滤算法,旨在提供个性化的宠物推荐服务。 系统使用的工具包括:IDEA/Eclipse 和 Navicat。 技术与框架:本项目基于SpringBoot、JSP以及Mysql构建了一个宠物领养网站,并利用协同过滤算法进行宠物推荐。 项目编号为7,运行前需注意文件目录结构,即一个中文主目录下包含项目的源码子目录。前台访问地址是 http://localhost:8080/sboot_pets/index/index.action 系统分为前后台两部分: 前台功能包括:首页、宠物小知识、网站公告、领养须知、推荐与全部宠物展示以及留言交流。 后台管理则涵盖管理员信息维护,提示问题处理,用户数据管理,栏目和内容更新,各类宠物分类及详情的编辑,收养申请审核流程控制以及对留言板及其回复的信息进行打理。

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客服
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  • SpringBootJSPMySQL
    优质
    本项目为一款采用Spring Boot框架开发的宠物领养网站,结合了JSP技术与MySQL数据库,并创新性地融入了协同过滤算法,旨在提供个性化的宠物推荐服务。 系统使用的工具包括:IDEA/Eclipse 和 Navicat。 技术与框架:本项目基于SpringBoot、JSP以及Mysql构建了一个宠物领养网站,并利用协同过滤算法进行宠物推荐。 项目编号为7,运行前需注意文件目录结构,即一个中文主目录下包含项目的源码子目录。前台访问地址是 http://localhost:8080/sboot_pets/index/index.action 系统分为前后台两部分: 前台功能包括:首页、宠物小知识、网站公告、领养须知、推荐与全部宠物展示以及留言交流。 后台管理则涵盖管理员信息维护,提示问题处理,用户数据管理,栏目和内容更新,各类宠物分类及详情的编辑,收养申请审核流程控制以及对留言板及其回复的信息进行打理。
  • 悦缘舍-运用管理平台
    优质
    悦缘宠舍是一款创新的宠物领养管理平台,采用先进的协同过滤推荐算法,致力于为用户提供个性化的宠物匹配服务,帮助寻找到理想的伴侣动物。 悦缘宠舍——基于协同过滤推荐算法的宠物领养管理系统。
  • 优质
    本推荐系统采用协同过滤算法,通过分析用户行为和偏好,为用户提供个性化的物品或内容建议。 使用Java实现的一个基于协同过滤的推荐系统。
  • 优质
    本研究探讨了一种基于用户或物品相似度的协同过滤算法,用于构建高效精准的推荐系统,增强用户体验和满意度。 关于协同过滤推荐系统的介绍可以作为PPT原创开题报告的内容之一。协同过滤是一种常用的推荐技术,通过分析用户的历史行为数据或商品之间的相似性来预测用户的兴趣偏好,并据此进行个性化推荐。 在制作PPT时,可以从以下几个方面入手: 1. 引言部分:简要说明推荐系统的重要性及其应用场景; 2. 协同过滤的定义与分类:介绍基于用户和基于物品的协同过滤算法的区别及特点; 3. 算法原理详解:详细解释两种主要类型的协同过滤技术的工作机制,包括数据处理、相似度计算等关键步骤; 4. 实际应用案例分析:选取一些典型的使用场景(如电商网站、音乐播放器)来展示如何运用该方法提升用户体验; 5. 优缺点总结及未来发展方向探讨。 通过这样的结构安排和内容填充,可以让观众全面了解协同过滤推荐系统的基本概念及其在实践中的作用。
  • JavaWeb电影
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    本项目是一款基于Java Web开发的电影推荐系统,采用协同过滤推荐算法,为用户提供个性化的观影建议。 项目已开发完成并可直接运行使用,只需配合压缩包内提供的数据库,并确保环境配置为eclipse+mysql5.7+jdk1.8。 该项目的主要功能是推荐引擎,它利用信息过滤(IF)技术来筛选不同的内容类型(如电影、音乐、书籍、新闻、图片和网页等),并根据用户的兴趣进行个性化推荐。实现这一目标通常需要将用户个人喜好与特定参考特征相比较,并预测他们对未评分项目的偏好程度。这些参考特征可以从项目本身的属性或是基于用户的社会或社区环境来获取。 依据不同的方法抽取参考特征,可以将推荐引擎主要分为以下四大类: - 基于内容的推荐引擎:这类系统会根据用户的过去选择(例如购买的历史书籍),向他们推荐更多相似的内容。 - 协同过滤推荐引擎:它通过分析用户历史行为和偏好来发现与该用户品味相近的其他用户,然后将这些类似用户的喜好项目推荐给目标用户。 - 基于关联规则的推荐引擎:使用如Apriori、AprioriTid、DHP或FP-tree等算法计算出的内容进行推荐。 - 混合型推荐引擎:结合以上各种方法以提供更全面和精准的个性化推荐服务。
  • (ItemCF)(Python)
    优质
    本简介介绍一种常用的个性化推荐技术——基于物品的协同过滤(ItemCF),并使用Python语言实现其核心算法与应用场景。 ItemCF是一种基于物品的协同过滤推荐算法,在Python中的实现示例。初始数据格式如下: SearchData-userClick 日期:20150929 00:00:32 关键词:泪满天 用户ID:123456 歌曲名称:泪满天(立体声伴奏) 歌曲ID:54321 排名:3 当前页码:2 类型:songName
  • SpringBoot+Vue音乐源码
    优质
    这是一个采用Spring Boot和Vue技术栈开发的音乐推荐系统源码项目。系统核心实现了协同过滤算法以提供个性化的音乐推荐服务。 项目概述:本音乐推荐系统基于协同过滤算法开发,并采用SpringBoot+Vue技术栈进行构建。整个项目包含896个文件,主要使用JavaScript语言编写,同时结合了Java、Vue、HTML及CSS等多种编程和技术资源。具体文件类型包括238张jpg格式的图片资源、132个JavaScript文件、115首mp3音乐作品以及104份Java源代码等;此外还有84个Vue单文件组件和62个SCSS样式表,另有配置用的XML文档共22份及数据存储用JSON文件8份以及其他辅助性质的各类文件。该系统以用户个人偏好为设计核心,致力于提供个性化的音乐推荐服务,充分展示了现代Web应用在敏捷开发与前沿技术领域的卓越能力。
  • 电影
    优质
    本项目构建了一个基于协同过滤算法的电影推荐系统,通过分析用户历史观影数据,预测并推荐用户可能感兴趣的影片。 该项目基于 Python+Django+SimpleUI 构建,功能全面,涵盖了常见的电影网站所需的功能。推荐算法采用用户协同过滤以及基于项目的协同过滤,并结合电影的点击次数、收藏人数及标签选择等进行综合推荐分析。项目包含完整源代码和演示PPT,同时提供详细的运行环境搭建文档,使得快速部署变得简单可行。