基于SpringBoot和Vue的药品智能推荐系统设计与实现.rar-ITADN社区

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本项目旨在开发一个结合SpringBoot后端框架与Vue前端技术的药品智能推荐系统，通过分析用户数据提供个性化药品建议。 Spring Boot与Vue结合的药品智能推荐系统的设计与实现。

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本项目采用Python结合Apache Spark技术，旨在开发一款高效、个性化的电影推荐系统。通过分析用户行为数据，运用机器学习算法实现精准推荐，提供更好的用户体验。标题中的“基于Python+Spark的电影智能推荐系统的设计与实现”表明这是一个结合了Python编程语言和Apache Spark大数据处理框架的项目，旨在构建一个能够为用户提供个性化电影推荐的系统。该系统利用用户的历史行为数据、电影元数据等信息，通过算法分析来预测用户的兴趣并进行精准推荐。 Python是数据科学和机器学习领域广泛使用的编程语言，其丰富的库如Pandas、NumPy和Scikit-learn使得数据处理和模型构建变得便捷。在本项目中，Python可能被用来进行数据预处理、特征工程以及构建和训练推荐模型。 Apache Spark则是一个用于大规模数据处理的开源框架，它提供了内存计算和分布式计算的能力，可以高效地处理大量数据。在电影推荐系统中，Spark可能被用来处理和分析用户行为日志、电影数据库等海量数据，例如使用Spark SQL进行数据清洗和转换或者使用MLlib库实现机器学习算法如协同过滤或矩阵分解。描述中提到“项目源码均经过助教老师测试，运行无误”，这意味着项目代码已经过验证，可以正常运行。这对于学习者来说是一个重要的保证，他们可以直接运行代码并理解其实现逻辑，而无需花费过多时间解决潜在的错误。 README.md文件通常是项目中提供指南和说明的文档，包括项目的安装步骤、依赖库、运行指令、数据格式以及可能遇到的问题和解决方案。对于理解和复现项目至关重要。在标签中，“毕业设计”表明这是学生完成学业时的一个实践项目，包含了全面的系统设计和理论分析。“生活娱乐”标签暗示了该项目的实际应用场景，即提升用户体验并使电影推荐更加智能化，符合个人喜好。压缩包内的“projectok_x”可能是项目源代码文件夹或其他相关资源。这些内容将详细展示系统的架构和实现细节，并可能包括Python脚本、数据文件、配置文件等。这个项目涵盖了大数据处理、机器学习和推荐系统等多个IT领域的知识点，是学习和理解Python、Spark以及推荐系统原理与实现的良好实践案例。通过深入研究和理解这个项目，学习者不仅可以提升编程技能，还能掌握如何利用数据驱动的方法解决实际问题。

SpringBoot毕设+Vue护肤品推荐系统设计与实现_高分作品_nswd-Java源码.zip

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本项目为Spring Boot结合Vue技术的护肤品推荐系统，旨在通过后端Java开发和前端Vue界面设计，提供个性化护肤产品建议。含源代码及文档。本项目是一个基于Spring Boot和Vue框架的护肤品推荐系统，旨在为消费者提供个性化的护肤品推荐服务。通过收集用户的肤质信息、使用习惯及偏好等数据，并结合大数据分析和机器学习算法，系统能够为用户量身定制合适的护肤品清单。在后台管理方面，提供了完整的商品信息管理、用户管理和推荐算法配置等功能，使得管理员可以轻松维护商品库、更新推荐模型并监控系统的运行状态。前端界面采用Vue框架构建，实现了响应式设计，在不同设备上提供流畅的用户体验。开发此项目的目的在于综合运用Java后端技术和前端技术，实现一个具有实际应用价值的推荐系统。通过这一项目，开发者不仅可以提升自己的编程技能，还能深入理解推荐系统的原理和实现方式，并为未来的职业发展打下坚实的基础。

商品推荐系统-基于人工智能的推荐算法

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本项目旨在开发和优化一种基于人工智能技术的商品推荐系统，利用先进的推荐算法提高用户体验和购买转化率。通过深度学习与数据分析，实现个性化、精准化的产品推荐。本项目的数据集包含约15万用户及约12万商品，并提供了经过脱敏处理的用户特征和预处理的商品特征，旨在为每个用户提供可能购买的50个商品推荐。

基于Hadoop的商品推荐系统课程设计.rar

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本资源为《基于Hadoop的商品推荐系统课程设计》，内容涵盖利用大数据处理框架Hadoop构建高效商品推荐系统的理论与实践。《基于Hadoop的商品推荐系统课程设计》是一个关于如何利用大数据技术进行商品推荐的项目资料包，主要围绕使用Apache Hadoop框架来提高数据处理能力和效率，实现个性化商品推荐功能。该资源适合对大数据分析、机器学习以及电商行业感兴趣的学生和开发者作为学习材料或实践案例参考。

基于SpringBoot和Vue的个性化电影推荐系统

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本项目是一款基于Spring Boot框架与Vue前端技术开发的个性化电影推荐系统，旨在为用户提供精准、个性化的观影建议。本系统采用前后端分离的开发模式，后端基于Spring Boot框架构建，并提供RESTful API接口；前端则使用Vue.js框架进行开发，为用户提供直观且易于操作的界面。系统的功能主要包括：用户管理：支持注册、登录及个人信息维护等功能，包括观影偏好、年龄和性别等信息录入，以便系统根据这些数据更精准地推荐电影。电影信息管理：包含一个详尽的电影资料库，涵盖影片名称、导演、主演、上映日期以及剧情概述等内容。管理员可以进行添加、修改或删除操作以确保数据库的信息准确无误且内容完整。个性化推荐：通过分析用户的观影记录和偏好等数据，利用协同过滤及内容过滤等算法生成个性化的电影推荐列表。用户可以在系统中查看这些推荐，并选择立即观看或将影片加入到自己的观影计划中。电影浏览与搜索：提供分类浏览以及高级搜索功能，允许用户根据类型、上映时间等多种条件筛选出感兴趣的电影作品；同时支持关键词查询以快速定位目标片目。评分和反馈机制：鼓励用户对已看过的电影进行评价打分并发表意见。系统会依据这些数据调整推荐策略，从而提升个性化推荐的效果；此外还欢迎用户提供关于推荐结果的反馈建议，助力持续改进和完善系统的性能表现。

基于Vue和Spring Boot的智能婚恋交友推荐系统.zip

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该文档提供了一个结合了前端框架Vue.js与后端框架Spring Boot的智能婚恋交友平台设计方案。它运用先进的算法为用户推荐匹配度高的潜在伴侣，旨在提升用户体验并增强系统的智能化水平。毕业设计技术框架采用前端Vue，后端Spring Boot以及MySQL数据库。主要功能包括登录、注册、用户管理、公告管理和婚恋管理，并且首页会展示收藏的信息。在婚恋推荐方面使用了协同过滤算法来实现个性化推荐服务。

基于Python和TensorFlow的电影推荐系统的设计与实现

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本项目旨在设计并实现一个基于Python及TensorFlow框架的电影推荐系统。通过深度学习算法分析用户行为数据，为用户提供个性化的电影推荐服务。基于Python与TensorFlow的电影推荐系统设计与实现

基于SpringBoot和Vue的智慧校园管理系统设计与实现论文

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本文探讨并实现了基于Spring Boot和Vue框架的智慧校园管理系统的设计与开发，旨在提升高校管理效率和服务质量。通过结合后端Java Spring Boot技术和前端JavaScript Vue框架，构建了一个功能完善、操作便捷的校园综合服务平台。系统覆盖了学生、教师及管理员等角色的核心需求，实现了课程管理、成绩查询、通知公告等多项实用功能，并充分考虑用户体验和系统的可扩展性。基于Spring Boot和Vue的智慧校园管理系统的设计与实现论文探讨了如何利用现代技术框架来构建一个高效、用户友好的校园管理平台。该系统旨在通过集成先进的前端技术和强大的后端服务，为学校提供包括学生管理、课程安排、通知发布等功能在内的全面解决方案。研究过程中，重点考虑了系统的可扩展性、安全性和用户体验，并结合实际需求进行了详细的设计和开发工作。论文首先介绍了项目背景及其重要性，接着深入分析了Spring Boot框架的特点以及Vue.js在构建用户界面方面的优势。随后，文章阐述了系统架构设计思路和技术选型依据，包括数据库选择、接口规范定义等内容；在此基础上完成了系统的功能模块划分，并通过具体案例展示了各个部分的实现细节。最后，作者对整个项目进行了全面测试和评估，总结出若干改进建议以期在未来版本中进一步优化性能。该论文不仅为智慧校园管理系统的开发提供了参考价值，同时也促进了相关技术领域的发展与应用创新。

【Java毕业设计】基于Spring Boot和Vue的图书推荐系统（采用推荐算法）.rar

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本项目为一款基于Spring Boot与Vue开发的图书推荐系统，运用了先进的推荐算法，旨在提供个性化书籍推荐服务。此系统结合后端数据处理能力和前端友好交互界面，优化用户阅读体验，助力读者发现更多喜爱的书籍。本项目基于Springboot+Vue设计与实现，并已获得导师指导，适合计算机相关专业的毕业设计学生以及需要实战练习的Java学习者使用。该项目包含完整的源代码、数据库脚本、开发文档、部署视频及代码讲解视频等全套资源，可以直接应用于毕业设计。所有功能模块均已严格调试以确保能够顺利运行。环境要求如下： - 开发语言：Java - 框架：Springboot, Mybatis - JDK版本：1.8 - 数据库：MySQL 5.7 - 数据库工具：Navicat11 - 开发软件：Eclipse/IntelliJ IDEA - Maven包管理器：Maven3.3

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