推荐系统

【计算机课程设计】新闻推荐系统设计与实现,通过处理之后进行数据库存储，并使用Flask框架将数据展示在web端，方便用户进行访问和评论， 本资源适合毕设，课设，算法使用协同过滤，使用前请务必查看说明文档

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

基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库.zip基于Hadoop图书推荐系统源码+数据库

可视化课程大作业基于深度学习的可视化图表调色板推荐系统项目源码.zip课程设计期末大作业，可视化课程大作业：基于深度学习的可视化图表调色板推荐系统的实现 参考文献：InfoColorizer_Interactive_Recommendation_of_Color_Palettes_for_Infographics 本项目是对文章InfoColorizer：Interactive Recommendation of Color Palettes for Infographics的复现与拓展 InfoColorizer是一种工具，允许用户在创建信息图时有效地获得高质量的调色板。 它由一个推荐引擎和一个可视化界面组成。 从一个大型信息图数据集中，我们提取了一组嵌入信息图的结构和颜色信息的特征(红色箭头)。 然后，我们训练一个深度学习模型，VAEAC，它在数据中描述好的颜色设计实践，来构建我们的推荐引擎。 通过可视化界面，用户可以获得推荐的调色板，指定各种颜色偏好和限制，预览和编辑信息图， 并以迭代的方式检索新的推荐(蓝色箭头)。

python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐 python基于Django+Spark的电影推荐系统源码+大作业报告。95分以上高分项目。 使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台，使用Spark进行数据处理并进行电影推荐

基于用户评价的推荐系统，含数据集以及预处理脚本以及推荐算法

带差分隐私的推荐系统，算法采用协同过滤，内含详word细说明书以及数据集。可以直接部署测试

问题陈述 一种用于基于用户搜索来推荐书籍的书籍推荐系统。 数据集 您可以从下载数据 数据集详细信息 BX-Book-Ratings.csv 用户ID（提供评分的用户） ISBN（由用户评定的图书的ISBN） 预订率（从0到10） BX-Books.csv ISBN（本书的ISBN） 书名（书名） 图书作者（书籍的作者） 出版年份（该书出版的年份） 出版商（该书的出版商） Image-URL-S（用于小尺寸图像的URL） Image-URL-M（中型图像的URL） Image-URL-L（用于大尺寸图像的URL） BX-Users.csv 用户ID（用户） 位置（用户地址） 年龄（用户年龄） 算法 所使用的算法是KNN机器学习算法，它实际上是一种查找其最近邻居的算法。 执行程序说明 您可以直接从github克隆或下载项目。 下载项目后，您需要可从下载的数据集

1.初始注册时页面要有标签的选择（即音乐种类标签） 2.点击播放时，可以做到对歌曲收藏、评论、点赞（尽量做到有歌词显示）每首歌都能单独播放，不能使用外部链接 3.主页面要有新歌推荐、热门推荐模（根据用户的听歌日志信息，通过用户对歌曲的下载、收藏、播放以及评论等相关操作来评估歌曲的流行度，通过对流行度降序排序，选择前 n 首歌曲以榜单的形式推荐给用户。） 6.用户中心界面增加一个收藏、最近播放模块、我的评论模快 7.在搜索栏可以精准搜索各区 8. 系统的后台需要对用户信息、收藏信息、下载信息、播放信息、推荐信息、评论信息、歌曲信息、点赞信息等进行管理。 系统用户功能包括我的收藏、最近播放、热门推荐、新歌推荐、个性化推荐、歌曲搜索、排行榜、歌曲评论、歌曲/评论赞踩功能。（大致类似网易云音乐、爬取数据量（歌曲）不于8千，所有歌曲均能点击播放，不能使用链接