电影推荐系统的前端代码，可以直接替换，然后进行个性化修改

Python实现图书推荐系统（基于协同过滤-文本相似度）源码，Python实现图书推荐系统（基于协同过滤-文本相似度）源码，主要功能截图 用户基本模块：包含的主要功能有用户注册、登录，图书模块：包含的主要功能有根据浏览热度排行的图书展示、根据分类展示、搜索图书、图书详情展示、被推荐图书展示，评论模块：功能有评论展示、用户对图书评论、评论修改，也可以对感兴趣的图书进行点赞和收藏。公告模块：用户查看系统公告、管理员增删改查公告信息。用户个人中心模块：包含了用户基本信息展示、用户等级展示（普通用户、会员、认证作者）、用户积分展示、展示系统根据用户历史数据推荐的图书、查看个人点赞、收藏、评论的书籍、查看历史阅读记录可以续读。后台功能模块实现 （1）图书管理模块：管理员可批量导入、编辑、删除图书、改变图书展示状态（上下架）、审核作者新建的图书； （2）用户管理模块：查看用户信息、编辑用户等级、审核用户提交的作者认证、编辑公告； （3）系统管理模块：查看系统运行日志、备份和恢复各项数据、查看各项数据统计（图书信息统计、用户信息统计、时间段内新增图书和新增用户、访客统计）后台功能模块实现 （1）图书

计算机毕业设计之Spark+Flink+Python考研预测分析考研院校推荐系统考研大数据分析大屏.zip

计算机毕业设计源码：基于python旅游推荐系统+爬虫+分析可视化 +django框架 Django旅游数据采集分析推荐系统 去哪儿网站、基于用户协同过滤推荐算法、requests爬虫、MySQL数据库 摘 要 本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题，运用网络爬虫信息技术设计思想，实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。本系统以Python计算机设计语言为基础，使用 requests对去哪儿旅游信息源进行抓取,针对网页信息编写抽取规则，对旅游信息进行必要的过滤和提取，使用MySql对旅游信息进行数据存储。然后使用 Python 开源web框架 Django进行系统搭建，基于旅游信息采用协同过滤推荐算法完成对用户的旅游信息推荐，完成整个爬取以及数据检索到成功进行旅游推荐的网页端操作展示。 项目截图 1、价格与销量分析 2、城市与景点等级分析 3、首页—数据概况 4、评分情况分析

基于python开发搭建的豆瓣电影推荐系统（源码+文档+ppt）下载 基于python开发搭建的豆瓣电影推荐系统（源码+论文+ppt）下载 基于python开发搭建的豆瓣电影推荐系统（源码+论文+ppt）下载

Python电影推荐系统+爬虫+可视化（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据，可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库，可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板

本系统是基于大数据的音乐推荐系统，SSM、HTML、CSS等技术实现了音乐播发及音乐推荐平台，此平台具有用户登录、歌曲搜索、用户喜欢歌曲推荐、热门歌曲推荐等主要功能。通过音乐推荐系统，系统会根据用户喜好推荐歌曲，用户操作更少，使用体验更加舒适便捷。使用HTML+CSS网页编程技术、JavaScript及JAVA语言，后端采用SSM框架技术，整个系统采用前后端分离的方式。数据库使用MySQL。大数据处理使用Hadoop对用户推荐歌曲 本音乐网站的客户端和管理端使用 VUE 框架来实现，服务端使用 Spring Boot + MyBatis 来实现，数据库使用了 MySQL。 后端：Spring Boot + MyBatis + Hadoop 前端：Vue + Vue-Router + Vuex + Axios + Element-UI 开发环境： JDK： jdk1.8.0_221 MySQL：5.7.35 for Win64 (x86_64) Node：v10.16.0 IDE：IntelliJ IDEA 2021、VSCode/WebStorm

推荐系统 推荐系统笔记，包括论文，代码实现，相关推荐比赛等

【计算机课程设计】基于python的少儿兴趣班推荐系统的设计与实现,本资源爬取对应的兴趣班信息，使用协同过滤算法进行推荐，使用前请务必查看说明文档

本系统的设计工作主要是使用了Java编 程语言， MYSQL数据库，框架是Spring Boot。而前端设计则使用了较新的Vue.js。本 设计完成了对用户登录功能的实现、知识图谱的生成。 同时利用协同过滤算法完成对习 题的推荐， 管理员对用户的管理等功能。页面简洁,对用户友好，推荐系统通过用户搜 索内容基于层次将知识图谱可视化反馈给用户，明了且便捷，可以使用户轻松知晓搜索 内容在知识图谱中的实体与关系，并且接收到协同过滤算法的相关推荐。