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

基于LightGCN推荐算法的推荐系统——数据集

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大数据环境下如何架构实时推荐系统的说明文档，使用了目前流行的spark hbase kafa sparkstream ml spray ...等技术。

本系统提供了用户登录，注册，修改密码，修改用户信息，首页展示，轮播图展示，网站新闻管理、全部图书展示，图书详情，订阅图书，取消订阅，续借图书，评价图书，用户留言等前台功能、管理员管理，用户管理，网站新闻管理，图书类型管理，图书管理，图书借阅管理，评价管理，留言管理等后台功能。 协同过滤-图书馆图书推荐系统(JAVA,JSP,SSM,MYSQL)(毕业论文12544字,共34页,程序代码,MySQL数据库) 【运行环境】 Eclipse, IDEA JDK1.8(JDK1.7) Tomcat8(Tomcat7) 【技术栈】 JAVA, JSP, SSM, JQUERY, MYSQL, HTML, CSS, JAVASCRIPT

物流人工智能_机器学习

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