美食物管理与推荐系统Python+Django网站开发+协同过滤推荐算法应用【计算机课设项目推荐】

美食物管理与推荐系统Python+Django网站开发+协同过滤推荐算法应用【计算机课设项目推荐】

一、介绍 美食管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言开发的一个美食管理推荐网站平台。网站前端界面采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面。后端采用Django框架处理用户的逻辑请求,并将用户的相关行为数据保存在数据库中。通过Ajax技术实现前后端的数据通信。创新点:项目...

职位招聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

职位招聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

一、介绍 职位招聘管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言,以WEB网页平台的方式进行呈现。前端使用HTML、CSS、Ajax、BootStrap等技术,后端使用Django框架处理用户请求。系统创新点:相对于传统的管理系统,本系统使用协同过滤推荐算法,基于用户对职位的评分为数据基础,...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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【科技少年】Python基础语法

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汽车租聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

汽车租聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

一、介绍 汽车租聘管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言,前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建前端界面,后端采用Django框架处理用户的请求。创新点:使用协同过滤推荐算法实现对当前用户个性化推荐。其主要功能如下: 系统分为管理员和用户两个角色 用户可以登录、注册、...

商品购物管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

商品购物管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

一、介绍 商品管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言,前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建显示界面,后端采用Django框架处理用户的请求响应。创新点:使用协同过滤算法,以用户对商品的评分作为依据,在猜你喜欢界面中实现对当前登录用户的个性化推荐。主要功能有: 系统分...

旅游管理与推荐系统Python+Django网页平台+协同过滤推荐算法

旅游管理与推荐系统Python+Django网页平台+协同过滤推荐算法

一、介绍 旅游管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言,前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术实现界面展示平台的开发,后端使用Django框架处理用户响应请求,并使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。本系统主要功能有: 系统分为两个角色:用户和管理员 对于用户角色可以进行...

音乐推荐与管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

音乐推荐与管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

一、介绍 音乐推荐与管理系统。本系统采用Python作为主要开发语言,前端使用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面平台,后端使用Django框架处理请求,并基于Ajax等技术实现前端与后端的数据通信。在音乐个性推荐功能模块中采用通过Python编写协同过滤推荐算法模块,实现对当前登录用...

电影推荐与管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法【计算机毕设项目】

电影推荐与管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法【计算机毕设项目】

一、介绍 电影推荐管理系统。本系统使用Python作为主要开发语言,前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术语言框架搭建展示界面,后端采用Django作为功能逻辑处理,并使用Ajax实现前端与和后端的通信。其主要实现功能如下: 系统平台分为管理员和用户两个角色 用户可以登录、注册、查看电影...

果蔬购物商城管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

果蔬购物商城管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

一、介绍 果蔬购物管理与推荐系统。本系统以Python作为主要开发语言,前端通过HTML、CSS、BootStrap等框架搭建界面,后端使用Django框架作为逻辑处理,通过Ajax实现前后端的数据通信。并基于用户对商品的评分信息,采用协同过滤推荐算法,实现对当前登录用户的个性化商品推荐。主要功能有...

图书推荐管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

图书推荐管理系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法

一、介绍 图书管理与推荐系统。使用Python作为主要开发语言。前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面结构,后端采用Django作为逻辑处理,通过Ajax等技术实现数据交互通信。在图书推荐方面使用经典的协同过滤算法作为推荐算法模块。主要功能有: 角色分为普通用户和管理员 普通用户...

推荐算法的Python实现——MF(矩阵分解) 基于TensorFlow

1. 数据集本博客用Movielens-1m数据集的ratings.dat作为推荐数据来训练MF推荐模型。第一列是用户id(user_id)、第二列是物品id(item_id)、第三列是用户对物品的评分(score)、第四列是时间戳(timestamp)。在Movielens-1m数据集中,注意ra...

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