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基于Hadoop的图书推荐系统源码及数据库.zip

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简介：
本资源包提供了一个基于Hadoop平台的图书推荐系统的完整源代码和相关数据库文件。通过分析用户行为数据来个性化推荐书籍，适用于大数据处理课程学习与项目实践。 基于Hadoop的图书推荐系统源码与数据库包含在.zip文件内。该资源提供了用于开发和研究目的的完整代码及数据支持，帮助用户构建高效的图书推荐解决方案。

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  • 基于Hadoop的图书推荐系统源码及数据库.zip
    优质
    本资源包提供了一个基于Hadoop平台的图书推荐系统的完整源代码和相关数据库文件。通过分析用户行为数据来个性化推荐书籍，适用于大数据处理课程学习与项目实践。 基于Hadoop的图书推荐系统源码与数据库包含在.zip文件内。该资源提供了用于开发和研究目的的完整代码及数据支持，帮助用户构建高效的图书推荐解决方案。
     
  • 基于Hadoop的图书推荐系统实现
    优质
    本项目开发了一个基于Hadoop的图书推荐系统，利用大数据处理技术优化了用户个性化图书推荐算法，提升了推荐效率和准确性。 1. 概述 apriori文件夹用于数据操作。使用Hadoop进行数据处理，并通过Apriori算法获取频繁项集。 test文件夹包含Java Web项目，由Maven管理。 2. 安装 - 安装Maven。 - 可直接导入freq_item.sql数据库文件来使用已经处理完成的数据。 - freq_item数据库中包括了不同置信度和支持度阈值下的数据结果表，选择其中一个即可。 - 注意修改Java Web项目中的数据库用户名等信息。本项目的连接配置为：username:user1,password:1。 启动java web项目： ```shell mvn tomcat:7 run ```
     
  • 基于Hadoop的大数据图书推荐系统实验报告
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    本实验报告探讨了在大数据环境下构建图书推荐系统的实践。通过运用Hadoop技术框架，我们设计并实现了一个高效能的图书推荐模型，旨在优化用户的阅读体验与图书馆资源利用效率。 推荐算法可以根据数据使用和模型进行分类： 按数据使用划分： - 协同过滤算法：包括UserCF（基于用户的协同过滤）、ItemCF（基于物品的协同过滤）以及ModelCF。 - 基于内容的推荐：利用用户的内容属性与物品的内容属性来做出推荐。 - 社会化过滤：依据用户的社会网络关系来进行推荐。 按模型划分： - 最近邻模型：通过距离计算实现相似性的度量，进而进行基于协同过滤的推荐。 - 隐因子模式（SVD）：采用矩阵分解的方法构建隐含特征空间来生成推荐结果。 - 图模型：利用社会网络图结构为依据建立预测机制。 在具体算法中： UserCF是通过比较不同用户对物品评分的情况，从而评估用户的相似度，并基于这些相似性来进行推荐。简单来说就是向用户推荐那些与他们兴趣相投的其他用户所偏爱的商品。 ItemCF则是根据用户对于各种商品的不同评价来衡量项目之间的相关程度，然后依据这种关联进行推荐活动。从本质上讲，这是为了给客户展示出与其过去喜好高度一致的新物品选项。
     
  • 基于Hadoop的图书数据关联规则挖掘与推荐系统.zip
    优质
    本项目为一款基于Hadoop平台开发的图书数据关联规则挖掘与推荐系统。通过分析用户阅读行为和图书内容特征，采用Apriori算法进行频繁项集及关联规则的高效计算，并结合协同过滤技术，实现个性化图书推荐服务。该系统有效提高了图书馆资源利用率和个人借阅满意度。 资源包含文件如下：课程报告word文档以及源码及数据库sql文件详细介绍参见相关资料。
     
  • 基于Hadoop的电影推荐系统源代码.zip
    优质
    这是一个基于Hadoop平台开发的电影推荐系统的源代码压缩包，旨在利用大数据技术实现高效、个性化的电影推荐功能。 大数据课程课设设计基于Windows 10、Hadoop 2.8.3、Python 3.6以及MySQL 8.0。
     
  • 基于Java和Hadoop的图书推荐系统实现
    优质
    本项目旨在构建一个基于Java与Hadoop框架的图书推荐系统，利用大数据技术分析用户行为数据，提供个性化的阅读建议。 该资源包含个人毕业设计的源代码，并且所有代码都经过测试确保可以正常运行后才上传，请放心下载使用！平均答辩评审分数为94.5分。 1、本项目中的所有代码在功能验证无误并成功运行之后才被上传，您可以安心下载和使用。 2、此资源适合计算机相关专业的在校学生（如计算机科学与技术、人工智能等）、教师或企业员工学习参考。同时它也适用于初学者进行进阶学习，并且可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示的材料。 3、如果您有一定的基础，可以在现有代码的基础上修改以实现其他功能，同样可用于毕业设计和课程设计中。下载后请首先查看README.md文件（如果有），仅供个人学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • 基于Hadoop的商品推荐系统源代码及数据库文件加使用指南.zip
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    本资源包包含基于Hadoop平台开发的商品推荐系统的完整源码、数据库文件及相关文档。内含详尽的安装与使用指导，适用于大数据环境下的个性化商品推荐研究和应用实践。 基于Hadoop的商品推荐系统源码与数据库文件包含了一个详细的使用教程。项目已通过导师指导并获得高分评价。 安装步骤如下： 1. 创建数据库，并导入SQL脚本。 2. 运行`com.cy.store.StoreApplication`主程序。 3. 打开浏览器，访问地址 `localhost:8081`。 系统的大数据架构基于物品的协同过滤算法。该算法主要分为两个阶段：首先计算商品之间的相似度，可以通过共现次数、余弦夹角和欧氏距离三种方法实现；其次根据所得的商品相似度以及用户的历史购买记录生成推荐列表。最终推荐的商品是由其推荐程度决定。 系统的核心在于找出所有两两同时被购买的物品出现的频率，并依据其中某一商品已被用户购买的事实，向该用户提供另一相关联商品作为推荐。 技术架构方面： - 后端采用Spring Boot与MyBatis框架。 - 前端则基于HTML和Ajax。
     
  • Python图书推荐系统（含源码和数据库）031212
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    本项目为一个基于Python的图书推荐系统，包含完整源代码及数据库设计，旨在通过算法向用户推荐个性化书籍。适合学习与参考。 1. 登录注册 2. 首页：轮播图、各个栏目推荐 3. 公告栏：搜索、浏览查看 4. 图书资讯：搜索、浏览、收藏、点赞、评论、点击数显示 5. 图书：搜索浏览、查看介绍、评分点赞收藏评论 6. 评分排行 7. 猜你喜欢 8. 我的……
     
  • 书籍推荐：基于好书数据集的推荐系统
    优质
    本项目构建了一个智能书籍推荐系统，利用深度学习技术分析“Good Books”数据集，旨在为读者提供个性化、高质量的阅读建议。 使用奇异值分解（SVD）的书籍推荐系统会将评估矩阵分解为三个不同的矩阵：U、Sigma 和 Vt。通过计算这些矩阵的点积并生成大小为(number_of_users x number_of_books) 的用户配置文件矩阵，可以表示每个用户对不同图书的兴趣和评分情况。 项目目标包括： - 使用SVD技术来创建用户的个人资料，即形成一个表格（number_of_user x number_of_books）。 - 利用该用户配置文件矩阵推荐合适的书籍给读者。 - 设计友好的界面让使用者能够更新或建立自己的用户档案，并接收系统提供的图书推荐。 若要运行此推荐系统的数据库部分，请在Database.py中修改以下变量： - root_dir: 这样，您就可以基于SVD算法来优化用户的阅读体验并提供个性化的书籍建议了。