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基于Python的音乐推荐系统开发（含Flask、Scrapy和MySQL）及Surprise库协同过滤算法应用.zip

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简介：
本项目旨在利用Python构建一个音乐推荐系统，采用Flask框架、Scrapy爬虫技术和MySQL数据库，并结合Surprise库实现高效的协同过滤算法。 本段落介绍了Python编程技巧及其在实战应用开发中的小系统参考资料，并提供了可运行的源码示例。文章详细讲解了各种Python框架的功能与模块使用方法，以及如何利用Python进行GUI开发、网络编程及跨平台应用开发等技术细节。无论你是初学者还是有经验的开发者，都可以通过本段落快速掌握Jython的基础知识和高级特性。

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  • 基于Python的音乐推荐系统开发（含Flask、Scrapy和MySQL）及Surprise库协同过滤算法应用.zip
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    本项目旨在利用Python构建一个音乐推荐系统，采用Flask框架、Scrapy爬虫技术和MySQL数据库，并结合Surprise库实现高效的协同过滤算法。 本段落介绍了Python编程技巧及其在实战应用开发中的小系统参考资料，并提供了可运行的源码示例。文章详细讲解了各种Python框架的功能与模块使用方法，以及如何利用Python进行GUI开发、网络编程及跨平台应用开发等技术细节。无论你是初学者还是有经验的开发者，都可以通过本段落快速掌握Jython的基础知识和高级特性。
     
  • 基于Python、Flask和MySQL的在线音乐推荐系统协同过滤算法源码及数据库
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    本项目利用Python与Flask构建了一个在线音乐推荐平台，并采用MySQL存储用户数据。通过实现协同过滤算法为用户提供个性化音乐推荐服务。 本项目是一个基于Python+Flask+MySQL的协同过滤算法在线音乐推荐系统源码及数据库设计，适用于计算机相关专业的大四学生作为毕业设计使用。该项目经过导师指导并获得认可，评审分数高达99分。代码完整且确保可运行，即使是初学者也能轻松上手操作。本项目不仅适合正在完成毕设的学生和需要实战练习的学习者参考，同时也适合作为课程设计或期末大作业的内容。 该系统采用了先进的协同过滤算法来实现个性化的音乐推荐服务，并通过Flask框架搭建后端服务器与MySQL数据库进行数据交互管理。其详细的源代码及配套的数据库结构能够帮助学生深入了解在线音乐平台的数据处理流程和技术架构，从而提升实际开发能力。
     
  • 基于Web的音乐推荐系统（协同过滤、Python和MySQL）
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    本项目开发了一种基于Web的音乐推荐系统，利用协同过滤算法结合Python编程语言与MySQL数据库技术，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。 系统基于协同过滤算法实现，包括用户协同过滤和物品协同过滤。 该系统采用Django2、Python3.7、MySQL及SQLite数据库，并结合Bootstrap3进行开发。技术文档与README文件内容详尽，包含相关论文资料。
     
  • 基于协同过滤算法的音乐推荐系统源码
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    本作品为基于协同过滤算法设计的音乐推荐系统源代码，旨在通过分析用户听歌记录和偏好，为用户提供个性化音乐推荐服务。 基于协同过滤算法的音乐推荐系统使用了Springboot+mybatis作为后端框架，并采用Vue作为前端框架，数据库则选择了MySQL。该系统的推荐功能采用了协同过滤方法进行实现。整个系统包括三个部分：前台用户使用的界面、后台管理员登录及管理系统和用户管理登录系统。
     
  • 基于用户画像和协同过滤的音乐推荐系统（Python）
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    本项目开发了一款利用Python语言实现的音乐推荐系统，结合了用户画像及协同过滤算法，旨在为用户提供个性化的音乐推荐服务。 本项目结合基于用户的协同过滤算法与用户画像技术进行音乐推荐，旨在提高推荐列表的质量。系统在Windows平台上搭建，并使用Python3实现各项功能；数据存储采用MySQL数据库，通过Django框架连接系统的前后端。 使用的数据集来源于kaggle平台上的KKBox举办的“KKBoxs Music Recommendation Challenge”比赛的公开数据集。KKBox作为亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，拥有世界上最为全面的亚洲流行音乐库，包含超过3000万首歌曲。 针对该数据集，我们采用SVD矩阵分解技术进行相似度计算和分析。通过已有的用户评分情况来评估用户的喜好因子及其在各歌曲中的体现程度，并根据这些分析结果预测新的评分值以生成推荐列表。
     
  • 基于Flask和Python的图书推荐系统（协同过滤方法）
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    本项目为一个基于Flask框架与Python编程语言开发的图书推荐系统，采用协同过滤算法，旨在通过分析用户行为数据提供个性化图书推荐服务。 ## 上创项目-flask+python-基于协同过滤的图书推荐系统 ### 环境：flask1.0.2 + python2.7 ### 运行方式：执行 ``.start.sh`` 脚本 ### 前端页面： * Adduser.html：新用户注册 * Base.html：主体背景 * Books.html：推荐页面 * Getid.html：获取ID页面 * Index.html：主页面 ### 后端文件： * RCM-Front.py：路由配置脚本 * Rec_api ：API接口 * Recommendations.py：后端处理脚本，实现推荐算法和其他功能 后端的主要任务是实现两种协同过滤算法，即基于用户的和基于物品的。鉴于学校图书馆网站已引入图书评分（星评）系统，我们将此制度纳入了我们的推荐系统，并通过用户对书籍的评分来提供更精准的个性化推荐。
     
  • SpringBoot+Vue基于协同过滤算法的音乐推荐系统代码.zip
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    这是一个结合了Spring Boot和Vue.js技术栈，并采用了协同过滤算法实现个性化音乐推荐功能的项目。该项目旨在帮助用户发现符合个人喜好的音乐，包含了后端服务与前端界面的完整源码。 本音乐推荐系统采用Spring Boot与Vue技术栈进行开发。前端部分使用Vue框架构建用户界面及后台管理系统；后端接口则通过Spring Boot结合MyBatis实现，并且整个系统的数据存储采用了MySQL数据库。 该音乐网站的核心算法是基于协同过滤，旨在为用户提供个性化的歌曲推荐服务。从架构上看，它是一个前后端分离的应用程序：前端负责提供良好的用户体验和交互界面设计，而后端则是处理业务逻辑、与数据库进行通信的关键部分。
     
  • 基于Python的社团推荐系统框架（HTML+Flask+Python+MySQL+基于用户协同过滤算法）
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    本项目为一个基于Python构建的社团推荐系统，采用HTML、Flask进行前端和后端开发，并结合MySQL数据库存储数据。通过用户协同过滤算法实现个性化的社团推荐服务。 基于Python的社团推荐系统框架使用了html、flask、python和mysql技术，并结合了基于用户的协同过滤推荐算法以及基于内容的推荐算法。 管理员权限模块包括： - 登录模块：用于管理账号登录。 - 用户管理模块：可以创建、编辑或删除用户信息，同时也能管理和调整与该用户相关的活动记录。 - 活动管理模块：提供功能来创建、修改和移除各类活动的信息。 - 社团管理模块：负责社团的创建、更新及撤销操作，并对新申请加入的社团进行审核工作。 - 成员管理模块：用于监督并处理成员资格的相关事务，包括审核流程等。 - 密码重置模块：允许管理员为用户重新设置密码。 - 退出登录功能。 普通用户的权限主要包括： - 注册与登录系统 - 推荐模块：通过选择个人兴趣标签来获取推荐的活动和社团信息。 - 社团信息管理：可以创建、加入或离开不同的社区，并查看其特定属性如标签及组织的相关事件等。 - 个人信息页面：展示用户的偏好设置，当前所属团体以及已参与过的各种项目详情。 - 活动资讯板块：提供功能让用户能够参加或者取消报名某些活动，并且获取到这些项目的描述、时间安排及其背后社团的背景信息。 系统数据库设计命名为RecommendTeamSystem。
     
  • 基于SpringBoot+Vue的协同过滤算法音乐推荐系统源码
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    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。