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Python在线电影推荐系统(含源码及说明).zip

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简介:
本资源提供一个基于Python实现的在线电影推荐系统的完整代码和详细文档。通过分析用户历史观影记录,采用机器学习算法预测并推荐个性化影片,帮助提升用户体验与平台粘性。适合开发者、数据分析人员学习研究。包含源码及使用说明,方便快速上手实践。 本项目包含完整的Python代码、数据库脚本以及相关软件工具,涵盖了前后端的全部内容。系统功能完善,界面美观且操作简便,具备高度的实际应用价值并便于管理。 技术组成如下: - 前端:HTML - 后台框架:Python - 开发环境:PyCharm - 数据库可视化工具:Navicat 部署步骤简单易行,在PyCharm中打开项目后使用pip安装所需依赖,然后运行即可。如有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时联系。

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客服
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  • Python线).zip
    优质
    本资源提供一个基于Python实现的在线电影推荐系统的完整代码和详细文档。通过分析用户历史观影记录,采用机器学习算法预测并推荐个性化影片,帮助提升用户体验与平台粘性。适合开发者、数据分析人员学习研究。包含源码及使用说明,方便快速上手实践。 本项目包含完整的Python代码、数据库脚本以及相关软件工具,涵盖了前后端的全部内容。系统功能完善,界面美观且操作简便,具备高度的实际应用价值并便于管理。 技术组成如下: - 前端:HTML - 后台框架:Python - 开发环境:PyCharm - 数据库可视化工具:Navicat 部署步骤简单易行,在PyCharm中打开项目后使用pip安装所需依赖,然后运行即可。如有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时联系。
  • Python.zip
    优质
    本项目提供了一个基于Python实现的电影推荐系统源代码。利用数据分析和机器学习算法对用户行为进行预测,以个性化方式为用户推荐电影。 Python电影推荐系统源码.zip
  • 基于Spring、Redis和MongoDB的项目.zip
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    本资源包含一个使用Java Spring框架,并结合Redis缓存技术和MongoDB数据库设计的电影推荐系统的完整源代码与项目文档。适合后端开发人员学习研究。 【资源说明】1、该资源包括项目的全部源码,下载后可以直接使用!2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目的参考资料进行学习借鉴。3、如需实现其他功能,请确保能够看懂代码并热爱钻研,自行调试以完成相关需求。该资源基于Spring+Redis+MongoDB技术栈构建的电影推荐系统源码及项目说明.zip。
  • 基于Django和MySQL的线.zip
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    本资源提供了一个基于Python Django框架与MySQL数据库构建的在线电影推荐系统的完整源代码。该系统集成了用户评价、电影详情展示及个性化推荐功能,为开发者提供了丰富的学习案例和技术参考。 使用Django+MySQL实现的在线电影推荐系统源码 这段文字经过简化处理后如下: 采用Django框架结合MySQL数据库开发的在线电影推荐系统的代码。 如果需要更详细的描述,可以这样写: 该系统利用了Python的Web框架Django和关系型数据库管理系统MySQL来构建。它能够根据用户的喜好提供个性化的电影推荐服务,并且具备用户注册、登录以及查看个人观影记录等功能。
  • 基于Python和Hadoop的实现++文档
    优质
    本项目基于Python与Hadoop构建了一个高效能的电影推荐系统,并提供了详尽的源代码及文档指导。旨在通过数据分析技术提升用户体验,增强个性化推荐效果。 本项目旨在通过编写基于Hadoop的电影推荐系统代码来掌握在Hadoop平台上的文件操作及数据处理技能。该项目适用于计算机、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计。 作者是一位资深算法工程师,拥有10年的工作经验,在Matlab、Python、C/C++和Java等领域积累了丰富的项目实战经验和理论知识。擅长领域包括但不限于:计算机视觉、目标检测模型开发与优化;智能优化算法的研究及应用;神经网络预测技术的探索;信号处理方法的设计及其在实际场景中的实现;元胞自动机建模技巧的应用研究;图像处理算法的研发和改进措施实施等。 本项目采用Windows 10操作系统,Hadoop版本为2.8.3,Python环境要求至少支持3.x版本,并推荐使用VSCode作为主要开发工具。此外,MySQL数据库系统需安装至最新版(如:MySQL 8.0)。
  • -MovieRecommend:
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    MovieRecommend是一款基于Python开发的电影推荐系统源代码,通过分析用户历史观影数据,应用机器学习算法实现个性化电影推荐。 电影推荐系统(本科毕业设计)-实现用户登录、评分与推荐功能,并采用协同过滤算法。 作者序: 我完成毕业设计的时间线请参考README末尾的记录,请注意笔记中所记载的内容和最后的实际成果有所出入,仅供本人在完成毕业设计过程中的记录。本毕设于2018年工作,与当前主流技术存在差异,大家可以尝试利用深度学习算法来改进推荐结果。 系统流程: 用户注册并登录系统后,可以对已观看的电影进行评分,并点击提交按钮。随后,在页面上点击“查看推荐”按钮即可显示根据协同过滤算法计算出的个性化电影列表。 如何使用: 1. 首先将项目克隆到本地计算机中。 2. 使用PyCharm打开movie推荐文件夹,安装必要的依赖项。 3. 将所需的CSV格式数据导入MySQL数据库表中。具体操作请参考相关文档,并确保配置好数据库设置;注意可能需要修改settings.py和views.py中的部分代码以适应实际情况。(本项目默认使用端口号为3307的本地MySQL服务器,用户名为root,默认密码为admin,使用的数据库名称需自行设定)。
  • Python协同过滤算法数据集(论文 毕业设计).zip
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    本资源包含基于Python实现的协同过滤推荐算法电影推荐系统的完整代码和相关数据集,并附有详细的研究报告与毕业设计文档。 该毕业设计项目是一个基于Python的电影推荐系统,采用协同过滤算法实现,并附带完整的源码、数据集及论文。该项目已获得导师指导并顺利通过答辩评审,得分高达97分。此资源同样适用于课程设计或期末大作业,下载后无需任何修改即可直接使用且确保能够正常运行。 该作品为基于Python开发的电影推荐系统项目,利用协同过滤算法构建而成,并包含源代码、数据集和论文文档。该项目已成功完成并得到了导师的认可与高度评价,在答辩评审中获得了97分的好成绩。此外,它同样适合用作课程设计或期末作业,下载后可以直接使用而无需进行任何修改且确保项目能够顺利运行。
  • Java.zip
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    本项目《Java电影推荐系统》利用Java技术开发,旨在为用户打造个性化的电影推荐服务。通过分析用户的观影历史和偏好,提供精准且多元化的电影建议,提升用户体验。 基于Spark的电影推荐系统包括爬虫项目、Web网站以及后台管理系统,并使用了pycharm + python3.6作为开发环境。软件架构方面采用了mysql与scrapy来实现数据抓取功能,由于需要访问外网资源,因此在运行过程中需先翻墙。 对于后台管理系统的部分,则采用IntelliJ IDEA + maven + git + linux + powerdesigner进行构建,并且同样使用了mysql作为数据库管理系统。此外,在开发时还结合了mybatis、spring、springmvc以及easyui等技术框架来优化系统性能和用户体验。
  • Python
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    本项目致力于提供高质量的Python推荐系统源代码示例,涵盖多种算法和应用场景,旨在帮助开发者快速理解和实现个性化推荐功能。 这段文字主要涉及协同滤波的原理及实现,并包含PPT和源码。
  • 优质
    本项目是一个基于Python开发的电影推荐系统源代码,采用机器学习算法分析用户观影行为数据,旨在为用户提供个性化的电影推荐。 寻求关于用Java编写的电影推荐系统的源代码与测试数据的建议或资源分享。