本资源是一个基于协同过滤算法商品推荐系统的完整开发源码，包括前端、后端、数据库等部分。该系统主要提供自媒体社区服务，实现自媒体账号管理、内容发布、用户互动等功能，提高自媒体推广效率和用户体验。该系统支持自媒体账号管理、内容发布、用户互动等服务，为自媒体及广大自媒体创作者提供了便捷、高效的自媒体社区平台。 我们提供了详细的部署说明和系统介绍，以帮助使用者更好地使用本资源。在部署说明中，我们详细介绍了如何将本资源部署到本地或远程服务器上，并配置相关环境参数。在系统介绍中，我们对自媒体社区平台的各项功能、前后端框架和技术栈进行了详细介绍和解释，以帮助开发者更好地理解系统的设计思路和功能实现。 对于想要深入学习和了解源码的开发者，我们还提供了源码解释。通过逐行分析源码，我们对系统的技术实现、API设计、业务逻辑等进行深入解读和分析，帮助开发者更好地理解源码和在其基础上进行二次开发，并提供更多开发思路和技巧。 总之，本资源适合对SpringBoot、Vue、自媒体社区平台开发有一定基础的开发者学习和参考。该系统的设计思路、技术实现和业务逻辑等方面都具有高参考价值，为开发

管理员 教师 学生 三个权限 教师发布各类课程 学生可以搜索浏览各类课程 系统根据学生搜索和浏览的记录通过协同推荐算法推荐用户最感兴趣或这类课程里面评分最高的课程 学生选择课程并加入学习,然后管理员后台管理学生，教师……

基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统（源码）

数据库的大作业基于c#开发的游戏评分推荐系统源码.zip

基于MVC模式的社团活动管理推荐系统 首页：1、社团列表（学生可以查看，申请入团等） 2、社团活动日程（学生可查看、报名参加、旁边有报名人数） 3、社团风采（点击次数、评论讨论、点赞） 4、最新新闻 5、友情链接 6、优秀社团活动方案推荐（根据社团活动点赞次数推荐） 7、社团活动推荐（协同过滤） 普通学生：查看、入团申请、报名参加活动、新社团的创建申请、修改个人信息等 社长：社团成员管理、社团活动申请、场地预约、经费等 管理员：社团申请审核、活动审核驳回（驳回理由）、场地预约审核、社团列表管理、社长管理、友情链接、最新新闻、留言管理等

基于Spark的电影推荐系统，python爬取数据并采用Django搭建系统（源码）内附详细说明文档，期末作业，毕业设计都可用。 系统架构的实现 系统的架构分为数据获取层，数据处理层，数据存储层，业务层，展示层。展示层包括了Web的前后台两部分，前台是为了用户来查看电影数据和推荐系统向用户展示推荐数据页面，后台是管理员管理用户和电影数据的页面。业务层是对前后台业务功能进行实现的代码逻辑层。 数据计算层是用来对数据做统计分析，和运行推荐算法的。通过对数据存储层里的基础数据和用户行为数据做计算推荐，得到的结果重新存入数据存储层中。 数据获取层用以获取本推荐系统所需要的大量基础数据，并进行数据预处理，使之规整以后便存入数据存储层中。

一、绪论 1.1课题研究背景及意义 1.1.1研究背景 1.1.2研究意义 1.2国内外研究现状 1.2.1推荐系统研究现状 1.2.2健康饮食数据研究现状 二、相关技术及原理 2.1推荐系统 ……

用户注册/登录/退出，爬取一两万个电影数据数据，存储电影数据，存储用户和演员数据，计算电影模型，根据点击率预估算法和基于物品和用户的协同过滤算法等计算用户可能感兴趣的电影，展示用户可能喜欢的电影，具有选择用户……

大数据实训项目：Python职位推荐系统源码.zip

基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip已获导师指导并通过的高分项目 安装教程 创建数据库并导入sql脚本 运行com.cy.store.StoreApplication 主程序 打开浏览器 localhost:8081 访问 大数据运行: 解压 hadoop推荐算法 zip 搭建Hadoop然后运行，数据已经分析导入mysql，不再赘述 软件架构 大数据架构: 基于物品的协同过滤算法主要有两步： 1、计算物品之间的相似度：可依据物品共现次数、余弦夹角、欧氏距离这三种方法计算得到物品之间的相似度。 2、根据物品的相似度和用户的历史购买记录给用户生成推荐列表 最终推荐的是什么物品，是由推荐度决定的。 核心：找出所有两两同时被购买商品出现的次数， 现在其中有用户购买了其中一个商品，推荐该商品组合另外一件商品 后端架构: springboot + mybatis 框架 前端架构： HTML Ajax 基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库文件+使用教程.zip基于Hadoop的商品推荐系统源码+数据库