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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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简介:
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。

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客服
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  • PythonHTML+Flask+Python+MySQL+
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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。
  • HTML+Flask+Python+MySQL停车(利信息相似度)
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    本项目构建了一个基于HTML、Flask和Python开发的停车推荐系统,结合MySQL数据库存储与管理数据。通过分析用户信息相似度,设计了有效的协调推荐算法以提供个性化的停车位建议。 小型图书借阅系统框架使用了HTML、Flask、Python以及MySQL技术,并采用了基于用户间相似度的协调推荐算法(如KNNWithMeans和KNNBaseline)。管理员账号为admin,密码是admin123456;普通用户的账号为qqq,密码是qqq123456。系统包括以下模块: - 管理员基本信息 - 用户管理 - 停车管理 - 记录管理 - 地图可视化管理(管理员不支持停车和自动导航功能) - 退出 普通用户部分包含: - 登陆注册模块 - 我的车型模块 - 停车记录模块 - 地图可视化管理(包括停车和自动导航功能) 系统使用百度地图API进行地图展示,需要客户申请api key后提供。最终效果是以网页形式的地图界面呈现。
  • FlaskPython图书
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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。
  • HTMLFlaskPython停车设计与MySQL
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    本项目构建了一个利用HTML、Flask及Python开发的停车推荐系统框架,并通过MySQL数据库实现数据管理和优化推荐算法。 停车推荐系统设计 框架:HTML + Flask + Python + MySQL + 协调推荐(基于用户之间的相似度来推荐) 管理员: - 基本信息模块 - 用户管理模块 - 停车管理模块 - 记录管理模块 - 地图可视化管理模块 (仅普通用户支持停车和自动导航功能) - 退出登录 普通用户: - 登陆注册模块 - 我的车型模块 - 停车记录模块 - 地图可视化管理模块(支持停车和自动导航功能) - 退出登录 推荐算法框架:了解KNNWithMeans、KNNBaseline(基于不同物品或用户信息之间的相似度来推荐) 百度地图API Key需要客户申请提供。 数据库设计使用TingCheSystem。
  • Python美食结合和Django
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    本项目构建了一个基于Python的美食推荐系统,融合了协同过滤算法与Django框架。通过分析用户行为数据,提供个性化的餐厅推荐服务,提升用户体验。 计算机毕业设计:基于Python的美食推荐系统结合了协同过滤推荐算法与Django框架,并附带文档、源码及部署教程。 项目介绍: 本项目采用Python语言开发,使用MySQL数据库存储数据,以及Django框架进行应用构建。核心功能在于实现双协同过滤推荐算法(包括用户层面和物品层面的协同过滤)来为用户提供个性化的美食建议服务。 项目界面展示: - 两种不同的推荐算法操作界面 - 热门推荐板块 项目说明: 基于Django平台开发的协同过滤技术驱动美食推荐系统,旨在利用Python语言与Django框架构建一个能够根据用户兴趣进行个性化食物选择推荐的服务应用。具体而言,该系统的运作机制如下: 1. 用户数据采集:通过注册登录等方式获取用户的个人信息及行为记录;这些信息可能涵盖年龄、性别、地理位置以及对餐厅的偏好等,同时还会追踪到他们的搜索历史、评价反馈或收藏记录等相关活动。 2. 数据预处理:收集来的用户资料需经过一系列清洗和特征提取过程以便于后续模型训练与预测使用。 3. 协同过滤算法应用:系统利用协同过滤方法计算出用户的兴趣相似度,并依据这一结果向他们推荐可能感兴趣的食物选项。此过程中,既可采用基于用户的协同筛选策略也可选择基于项目的同类商品推荐方式。
  • Python旅游
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    本项目构建了一个利用协同过滤算法的Python旅游推荐系统,旨在为用户个性化地推荐旅行目的地和景点。通过分析用户的兴趣偏好和其他相似游客的行为模式,该系统能够提供精准且个性化的旅游建议,提升用户体验。 基于协同过滤算法的旅游推荐系统适用于开发、学习、学生作业以及毕业设计等多种场景。该系统的应用范围广泛,能够满足不同用户的需求,并提供个性化的旅行建议。通过分析用户的兴趣偏好和其他相似用户的行为模式,可以有效地提高用户体验和满意度。因此,在相关领域的项目实践中引入这一技术具有重要的研究价值与实际意义。
  • Python Django和MySQL电影开发(结合进行和物品
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    本项目构建于Python Django与MySQL之上,集成了协同过滤算法,旨在高效地为用户提供个性化的电影推荐服务。 电影推荐系统开发框架:vs2019 + python + django + mysql 数据库:mysql 电影信息数据来源从csv获取(也可以自行爬取数据或通过管理员后台上传),系统核心是推荐算法的实现,建议采用网络爬虫来采集数据。 角色介绍: - 管理员 - 普通用户 模块介绍: 1. **普通用户注册登录模块** 2. **首页模块**:显示最新的电影信息(从csv文件中的爬取的数据获取),排序规则包括热度、收藏数量和评分。调用基于用户的协同推荐算法来推荐相关电影。 3. **标签模块**:根据电影分类展示最近的电影信息,并使用用户CF推荐算法进行个性化推荐。 4. **个人信息模块**:显示个人资料,以及我的收藏列表、评论记录和个人评分情况。 技术核心: - 基于用户CF(协同过滤)推荐模块 - 基于物品CF(协同过滤)推荐模块 推荐算法会根据id1和id2用户的评价历史或点赞行为计算相似度,并以此作为个性化电影推荐的依据。该系统中的协同过滤方法分为两类:启发式推荐以及基于模型的方法,以确保为用户提供精准个性化的观影建议。
  • SSM图书.zip
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    本项目为一个基于SSM(Spring+Spring MVC+MyBatis)框架开发的图书推荐系统,采用协同过滤算法实现个性化图书推荐功能。 基于SSM协同过滤算法的图书推荐系统.zip包含了使用Spring、Spring MVC和MyBatis框架实现的一个图书推荐系统项目,该项目采用了协同过滤算法来为用户提供个性化的书籍推荐服务。
  • Java SSM图书
    优质
    本项目为一个基于Java SSM框架开发的图书推荐系统,采用协同过滤算法实现个性化书籍推荐功能。 本段落介绍了基于协同过滤算法的图书推荐系统的设计与实现。在研究“互联网+”战略背景下行业信息化现状及存在的问题的基础上,探讨了传统图书推荐管理系统的局限性。文中采用Java语言、SSM框架以及MySQL数据库构建了一个BS模式的应用系统,功能模块包括首页、用户和个人信息管理、书籍管理等,旨在优化用户体验和提高业务与工作效率。 该系统适用于从事信息系统设计和开发的技术人员,尤其是对Java语言、SSM框架及MySQL数据库有一定基础的开发者。使用场景主要是改善现有的图书推荐服务质量,通过智能化管理和个性化的推荐机制增强用户粘性,并提升系统的使用率和技术支持能力。 成功部署并应用此系统证明了协同过滤算法不仅能有效促进图书资源的合理分配和利用,还能显著提高管理水平和服务质量,具有很高的推广价值。