一种基于社区发现和UGC的协同过滤推荐算法，孙琨，张玉林，本文针对社交化电子商务类网站的结构和特点，创新性的提出了一种基于用户重叠社区划分和UGC的协同过滤推荐算法。在该算法中，首先

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Python使用技巧，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。经测试可运行。 详细介绍了一些Python框架的各种功能和模块，以及如何使用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手JPython并掌握其高级特性。

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基于SSM框架的商品协同过滤推荐商城的功能描述，供你参考实现： 1. 用户管理： - 用户注册和登录：用户可以填写个人信息并注册账号，已注册的用户可以使用用户名和密码登录。用户信息将被保存在数据库中。 - 用户个人信息管理：用户可以查看和编辑个人信息，如用户名、密码、联系方式等。 2. 商品浏览与搜索： - 商品展示：用户可以浏览商城中的商品，可以按照商品分类、品牌、价格等条件进行筛选和排序。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品详细信息展示：用户可以点击商品，查看详细信息，包括商品名称、价格、描述等。商品信息将从数据库中读取并展示给用户。 - 商品搜索：用户可以通过关键字在商品库中进行搜索，匹配相关商品并展示。 3. 协同过滤推荐： - 用户喜好分析：系统会根据用户历史购买记录和评价等数据，对用户的喜好进行分析和建模。 - 商品推荐：系统会根据协同过滤算法，根据用户的喜好和行为，推荐相似的商品给用户。推荐结果将展示在用户个人界面。 4. 购物车与订单管理：添加购物车：用户可以将感兴趣的商品加入购物车。 购物车管理：用户

基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统（源码）

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

基于协同过滤算法的个性化推荐系统【毕业设计源码+论文】 1、研究目的 基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统能够根据对用户在网站内的操作记录的分析，为用户推荐可能喜欢的新闻内容。另外，该系统还实现了新闻的新增、改、查、删操作，以及新闻的评论和回复、新闻评论管理等。 2、研究方法 首先，进行新闻内容采集，利用新闻爬虫，抓取新闻之后进行自动提取新闻的关键字，供新闻推荐使用。 其次，用户画像模型的训练，根据用户的操作历史分析出一个可以预测用户偏好的兴趣模型，即形成系统自定的表示该用户近期的兴趣指标的数据集。 最后，进行新闻推荐，根据用户画像模型分析得到一个关联内容的权重排序的集合结果，根据该集合给用户推荐相同关联内容相同的新闻。 3、研究结论 系统基本实现了按个性化推荐新闻的功能，其中的发布者中心模块、后台管理模块、前台模块的所有所有功能性正常，暂无验证缺陷，系统功能可以正常运行，包括新闻管理、评论管理、点赞、新闻推荐等所有功能。

一、技术说明 Python语言、Django框架、requests爬虫模块、网易头条新闻、 二、项目介绍 1. 前台页面模块及用户功能：分为游客登录与用户登录两种登录状态，已登录用户可以查看首页、推荐页、热点新闻、个人中心，未登录访客只能可以看到首页、热点新闻。已登录用户包含的具体功能有：注册、登录、注销、信息修改、密码修改、新闻评论、新闻浏览记录查看、热点推荐查看、个性化推荐新闻查看等功能。未登录用户包含的具体功能有：注册、登录、首页中热点新闻推荐查看等功能。 2. 后台数据管理模块：管理员可登录后台管理系统，具体功能有：用户管理、新闻管理、评论管理、浏览记录管理等。 3. 数据获取模块：利用python网络爬虫，抓取相关新闻网站的新闻资源，包括新闻标题、发布时间、发布内容等。然后使用JieBa库进行中文分词、计算分词的TF-IDF值，得到相应关键字写入数据库中。 4. 新闻推荐模块：用户在注册时需要选择标签，计算新闻关键词与用户选择标签的相似度，相似度高者推荐给用户。显示在推荐页面内供用户浏览。 5、新闻进行评论后，没有提示，直接刷新页面即可展示。