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计算机毕业设计源码:Python电影推荐系统+爬虫+可视化+Django框架(协同过滤
推荐算法
)
Python电影推荐系统+爬虫+可视化(协同过滤
推荐算法
)(包含项目源码+数据库文件+文档)计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据,可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库,可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板
2024-03-24 16:11:40
57.66MB
毕业设计
python
电影推荐系统
推荐系统
1
Python电影推荐系统+爬虫+可视化+Django框架(协同过滤
推荐算法
)(包含项目源码+数据库文件+文档)计算机毕业设计
Python电影推荐系统+爬虫+可视化(协同过滤
推荐算法
)(包含项目源码+数据库文件+文档)计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据,可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库,可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板
2023-11-09 18:56:34
57.66MB
python
爬虫
django
推荐算法
1
融合可信度和时效标签的商品
推荐算法
为了提高电子商务推荐系统的性能,提出了考虑可信度的基于时效性的用户-项目-属性-标签四部图模型, 并针对该模型提出了一种新的
推荐算法
—融合可信度和时效标签的商品
推荐算法
.该模型算法改善新项目的冷启动问题;提出了基于评分信息的、基于项目属性的和基于用户时效标签的3种个性化预测评分方法,将这3种评 估方法融合,通过调节参数 α , β 和 γ 平衡因子,判断这3种评估方法的影响因素权值,从而提高推荐的准确度.结果 表明该
推荐算法
既有较高的准确度,也有较高的新颖度,并且在某种程度上有效地处理了新项目推荐的冷启动问题。
2023-04-21 09:47:28
289KB
推荐系统;冷启动;可信度;时效标签;四部图
1
基于土壤数据与机器学习算法的农作物
推荐算法
代码实现
近年来,机器学习方法在农业领域的应用取得巨大成功,广泛应用于科 学施肥、产量预测和经济效益预估等领域。根据土壤信息进行数据挖掘,并在此基础上提出区域性作物的种植建议,不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益,还可以改善土壤肥力,促进可持续发展。本文根据土土 壤养分元素[如:氮(N)、磷(P)、钾(K)等]的含量建立模型分析并且给出精准预测,可以实现了几种机器学习分类算法形成科学的种植方案,最终还实现了应用界面的实现。
2023-04-15 17:56:28
182KB
土壤数据
土壤数据与机器学习算法
农作物推荐
一种基于用户聚类的协同过滤
推荐算法
基于用户聚类
推荐算法
是根据用户的喜好程度产生的推荐系统
2023-04-08 16:56:27
359KB
协同过滤
推荐算法
1
pmf_矩阵分解_PMF算法_
推荐算法
_
多种经典矩阵分解算法包,含但不局限于PMF,biasSVD
2023-03-30 21:44:17
22.28MB
矩阵分解
PMF算法
推荐算法
1
python音乐推荐系统 (协同过滤
推荐算法
) django框架+MySQL数据库 源代码下载
一、开发技术 pycharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python3.x版本、Django框架 二、说明 基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统(UserProfile_MusicRecommend) 1.将基于用户的协同过滤算法与用户画像 相结合进行推荐,提高推荐列表数据的成熟度。 2.系统在Windows平台上搭建,采用Python3实现各项功能;采取MySQL/sqlite3进行数据的存储,通过Django框架连接系统的前、后端。 3.使用的数据集为kaggle平台上kkbox举办的—KKBox's Music Recommendation Challenge比赛的公开数据集(数据集采用公开数据集Last.fm Dataset-360K Users数据集),kkbox是亚洲领先的音乐流媒体服务提供商,拥有世界上最全面的亚洲流行音乐库,拥有超过3000万首音乐曲目。 4.针对数据集使用SVD矩阵分解进行相似相关度的计算分析,根据已有的评分情况, 分析出评分者对各个因子的喜好程度以及歌曲包含各个因子的程度,最后再反过来根据分析结果预测评分,根据评分的结果
2023-03-05 19:36:14
65KB
python
django
音乐推荐
1
融合评论分析和隐语义模型的视频
推荐算法
针对网络视频元数据信息缺失严重和多媒体数据本身特征难以提取等问题,提出了融合评论分析和隐语义模型的网络视频
推荐算法
。从视频评论入手,通过分析用户对不同视频的评论内容以判断其情感倾向并加以量化,继而构建用户对项目的虚拟评分矩阵,弥补了显式评分数据稀疏性问题。考虑到网络视频的多元性和高维度特性,为了深度挖掘用户对网络视频的潜在兴趣,针对虚拟评分矩阵采用隐语义模型( LFM) 对网络视频分类,在传统的用户—项目二元推荐系统基础之上添加虚拟类目信息以进一步发掘用户—类目—项目关联关系。实验在多重标准下进行,对 YouTube 评论集的实验表明,所提推荐方法获得了较高的推荐精度。
2023-03-04 22:04:27
431KB
推荐系统;
网络视频;
评论分析;
隐语义模型;
1
Python大数据驱动的智慧教育
推荐算法
研究311732(附源码+数据库)
用户功能: (1)注册登录。用户可以依照系统要求独立注册账号,注册成功后用户可以根据自己的账号及密码登录系统。除此之外,针对已经登录的用户可以退出系统使用。 (2)学习资源查看。用户可以在登录状态下查看系统中的学习资源列表展示。 (3)学习资源搜索。用户可以在登录状态下关键字搜索系统中的学习资源,并列表展示。 (4)学习资源浏览。用户可以在登录状态下查看详细学习资源信息。 (5)学习资源收藏。用户可以在登录状态下对某一学习资源信息加以收藏。 (6)学习资源评分。用户可以在登录状态下对某一学习资源信息加以评分。 (7)学习资源推荐。系统根据用户的查看、搜索、浏览情况和学习资源的收藏、评分情况,为用户提供个性化学习资源推荐。 (8)用户中心。用户可以在登录状态下对个人信息进行查看和修改。 管理员功能: (1)增删改查学习资源。管理员可以对系统中的学习资源进行增删改查操作。 (2)增删改查用户信息。管理员可以对系统中的用户进行增删改查操作。
2023-01-21 23:43:17
13.29MB
python
django
vue
bootstrap
1
GitHub-混合聚类
推荐算法
.rar
基于豆瓣电影用户数据使用Canopy+K-means聚类的协同过滤推荐 更新对比实验、豆瓣热门电影数据集
2022-12-26 19:31:14
127.42MB
人工智能
python
聚类算法
推荐算法
1
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