【项目资源】：
包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。
包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。
【项目质量】：
所有源码都经过严格测试，可以直接运行。
功能在确认正常工作后才上传。
【适用人群】：
适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。
可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
【附加价值】：
项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。
对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。
【沟通交流】：
有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。
鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。
2024-06-22 01:04:58
4.8MB
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1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。
2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0
3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。
4.项目博客：
https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950
2024-06-20 19:08:27
229.93MB
协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种经典的推荐算法，其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。
协同过滤算法主要分为两类：
基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。
基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。
协同过滤算法的优点包括：
无需事先对商品或用户进行分类或标注，适用于各种类型的数据。
算法简单易懂，容易实现和部署。
推荐结果准确性较高，能够为用户提供个性化的推荐服务。
然而，协同过滤算法也存在一些缺点：
对数据量和数据质量要求较高，需要大量的历史数据和较高的数据质量。
容易受到“冷启动”问题的影响，即对新用户或新商品的推荐效果较差。
存在“同质化”问题，即推荐结果容易出现重复或相似的情况。
协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用，如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中，协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据，推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容，从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。
未来，协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统，以充分发挥各算法的优势。
2024-06-07 13:05:38
5KB
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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
2024-05-13 19:01:38
912KB
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python django javascript bootstrap jquery 协同过滤 推荐算法 机器学习
影片显示、影片分类显示、热门影片排序显示、收藏影片排序显示、时间排序显示、评分排序显示、算法推荐、影片搜索、影片信息管理
2024-05-12 19:33:04
14.44MB
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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。
2024-05-02 14:36:58
3.72MB
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包括摘要，背景意义，论文结构安排，开发技术介绍，需求分析，可行性分析，功能分析，业务流程分析，数据库设计，er图，数据字典，数据流图，详细设计，系统截图，测试，总结，致谢，参考文献。
2024-04-26 20:51:43
3.07MB
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本资源是一个基于协同过滤算法商品推荐系统的完整开发源码，包括前端、后端、数据库等部分。该系统主要提供自媒体社区服务，实现自媒体账号管理、内容发布、用户互动等功能，提高自媒体推广效率和用户体验。该系统支持自媒体账号管理、内容发布、用户互动等服务，为自媒体及广大自媒体创作者提供了便捷、高效的自媒体社区平台。
我们提供了详细的部署说明和系统介绍，以帮助使用者更好地使用本资源。在部署说明中，我们详细介绍了如何将本资源部署到本地或远程服务器上，并配置相关环境参数。在系统介绍中，我们对自媒体社区平台的各项功能、前后端框架和技术栈进行了详细介绍和解释，以帮助开发者更好地理解系统的设计思路和功能实现。
对于想要深入学习和了解源码的开发者，我们还提供了源码解释。通过逐行分析源码，我们对系统的技术实现、API设计、业务逻辑等进行深入解读和分析，帮助开发者更好地理解源码和在其基础上进行二次开发，并提供更多开发思路和技巧。
总之，本资源适合对SpringBoot、Vue、自媒体社区平台开发有一定基础的开发者学习和参考。该系统的设计思路、技术实现和业务逻辑等方面都具有高参考价值，为开发
2024-04-14 00:51:29
18.66MB
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