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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简介：
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。

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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TF-IDF、TensorFlow、词云及LDA的新闻自动摘要推荐系统——深度学习算法的应用（附带ipynb源码和训练数据集）

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本项目构建了一个结合TF-IDF、TensorFlow与LDA技术的新闻自动摘要推荐系统，利用词云可视化关键信息。提供源代码及训练数据集以供参考。本项目利用了TF-IDF关键词提取技术，并结合词云数据可视化、LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型训练及语音转换系统，来开发一个基于TensorFlow的文本摘要程序。项目的运行环境包括Python环境和Tensorflow环境。整个项目包含六个模块：数据预处理、词云构建、关键词提取、语音播报、LDA主题模型以及模型构建。该项目使用了清华大学NLP实验室推出的中文文本数据集THUCNews，并借助jieba库进行中文分词工作。通过运用TF-IDF算法，成功实现了关键词的提取；这些关键字随后会利用pyttsx3转换成语音进行播放。同时，项目还采用了文档主题生成模型LDA来进行文档的主题建模。项目的准确率达到了97.04%。

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LDA主题与协同过滤及矩阵分解算法的智能电影网页推荐系统——机器学习算法实践（附Python和JavaScript代码及数据集）

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本项目构建了一个结合LDA主题模型、协同过滤及矩阵分解技术的智能电影推荐系统，使用Python处理后台计算并生成推荐列表，前端则采用JavaScript展示。附带完整代码与数据集供学习参考。本项目基于Movielens数据集进行开发，采用协同过滤、矩阵分解以及LDA主题模型等多种机器学习算法来设计并训练一个智能电影推荐系统。该项目的主要目标是依据用户的历史行为及电影的相似性为用户提供个性化的电影推荐列表。项目的运行环境包括Python环境和PyCharm集成开发环境，并且需要数据库的支持以存储数据集。整个项目包含五个关键模块：数据爬取与处理、模型训练并保存、接口实现、收集用户反馈以及界面设计。其中，可以下载或通过网络爬虫获取Movielens的数据集；在模型训练阶段则会使用协同过滤算法和矩阵分解技术来建立LDA主题模型；而在接口实现场景中，则提供流行电影推荐服务、相邻用户的个性化推荐及相似内容的推荐。最后，该系统将利用收集到的用户行为数据进行预测分析，并据此生成相应的电影推荐。

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。

推荐系统实践与实战课程，涵盖个性化及智能推荐，结合机器学习算法

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本课程专注于推荐系统的实践应用，深入讲解个性化和智能化推荐技术，并结合多种机器学习算法进行实战演练。推荐系统实战课程涵盖了个性化推荐系统与智能推荐系统的相关内容，并深入讲解了机器学习算法的应用。