基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统（源码）

简单的歌曲建议系统 在我们的示例中使用的“百万首歌曲”数据集，其中使用“百万首歌曲”数据集创建了简单的歌曲推荐系统； 来自各种网站的歌曲的混合，用户在听完歌曲后给出的乐谱，包含数据集和数据集。 例如其内容： 合并两个数据集 在我们合并的数据集的内容中打印数据（行）和属性（列）的数量 显示数据集的内容 分离数据集作为训练和测试数据 创建不基于定制的基于受欢迎度的推荐类的示例 尝试使用基于相似度的建议类别示例来预测用户喜欢的歌曲列表 通过歌曲标题建议类似歌曲的示例 根据用户输入的歌曲给出建议的部分 资源利用 该示例的屏幕截图： 数据集内容中的数据（行）和属性（列）数： 数据集包含： 基于受欢迎程度的建议，无需定制： 基于相似度的建议： 根据歌曲名称建议相似的歌曲： 根据用户输入的歌曲的建议：

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

前台 1.用户登录模块：注册 登录 退出 修改密码 2.岗位显示模块：岗位分类（可按照专业分类） 查询岗位信息 查看岗位页面详情 3.收藏模块：添加岗位 删除岗位 后台 1.登录界面：管理员登录 2.岗位管理：与前台相同（查询岗位 查看岗位页面详情） 新添加（添加岗位 删除岗位 编辑岗位详情页 上传新岗位图片） 3.分析与推荐，对招聘信息、各种岗位信息等进行可视化图表分析。采用协同过滤算法，挖掘用户的兴趣领域，向用户提供推荐列表。

Book-Crossing数据集是网上的Book-Crossing图书社区的278,858个用户对271,379本书进行的评分，包括显式和隐式的评分。这些用户的年龄等人口统计学属性(demographic feature)都以匿名的形式保存并供分析。这个数据集是由Cai-Nicolas Ziegler使用爬虫程序在2004年从Book-Crossing图书社区上采集的,包含三个表。 ①用户信息数据(BX-Users.csv)：用户信息数据展示了用户的基本信息，其数据格式为："User-ID";"Location";"Age" ②书籍信息数据(BX-Books.csv)：数据格式为："ISBN";"Book-Title";"Book-Author";"Year-Of-Publication";"Publisher";"Image-URL-S";"Image-URL-M";"Image-URL-L" ③书籍评分数据(BX-Book-Ratings.csv) User-ID: 用户标识 ISBN: 书籍标识 Book-Rating: 书籍评分，评分如果是明确的，以1-10分表示。未评

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