【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950

协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种经典的推荐算法，其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类： 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括： 无需事先对商品或用户进行分类或标注，适用于各种类型的数据。 算法简单易懂，容易实现和部署。 推荐结果准确性较高，能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而，协同过滤算法也存在一些缺点： 对数据量和数据质量要求较高，需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响，即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题，即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用，如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中，协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据，推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容，从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来，协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统，以充分发挥各算法的优势。

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基于内容的新闻推荐系统 实现功能 （1）前台功能模块 前台用户可以进行分类查看各模块下的新闻概要列表并显示基于新闻评论量推荐的新闻列表，点击新闻 封面、标题等可直接进入新闻详情页进行阅读、评论，显示基于词语的新闻推荐列表，搜索框输入来搜 索感兴趣的新闻。 （2）后台功能模块后台管理主要包括系统设置、用户列表管理、系统日志以及新闻管理四个模块。系统设置里面包括进行 菜单按钮增删改查的菜单管理、增删改角色信息的角色管理和修改密码；用户信息管理里面包含了一个 详细的用户信息可以对每个人的详细资料进行了增删或者修改操作；系统日志里面包含了一个日志清 单，可以对日志进行增删操作；新闻管理模块里包括进行增删改查分类信息的分类管理、增删改查新闻 的标题、封面等信息的新闻管理以及增删改新闻的任意一条评论的评论管理。 1、技术栈 Java EE 、Mysql8.0 、 Spring SpringMVC Mybatis JavaScript、 EasyUI、 TF-IDF算法 2、推荐算法 基于内容推荐算法： TF-IDF 基本原理：根据用户的浏览行为，获得用户的兴趣偏好度，为用户推荐跟他

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导语：本系列文章一共有三篇，分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。三篇文章由浅入深，各有侧重，希望可以帮助到大家。下文是第一篇——《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，第二篇和第三篇将于后续发布，敬请期待。 矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是推荐系统领域里的一种经典且应用广泛的算法。在基于用户行为的推荐算法

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