多条数据取起止时间的SQL-MySql

wen01071081 2023-02-25 20:53:06

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Python基于协同过滤算法的电影推荐视频网站设计开发软件：Pycharm 开发环境: Python3.6 数据库：mysql5.6 本系统包含电影前端展示界面、电影评分板块、推荐算法的实现以及后端数据库的设计.其中实现推荐算法是整个电影推荐系统的核心.系统采用由grouplens项目组从美国著名电影网站movielens整理的ml-latest-small数据集，该数据集包含了671个用户对9000多部电影的10万条评分数据.首先将该数据集包含的全部文件经过筛选重组之后存储到建好的数据库中，并将数据集按一定比例划分为训练集和测试集，对训练集进行算法分析生成Top-N 个性化电影推荐列表，然后在测试集上对算法进行评测，至少包括准确率和召回率两种评测指标. 协同过滤算法是推荐领域最出名也是应用最广泛的推荐算法.所以系统拟采用两种协同过滤算法给出两种不同的推荐结果，一种是基于用户的协同过滤算法，另一种是基于物品的协同过滤算法，用户可以根据两种推荐结果更加合理的选择合适的电影.系统采用了改进之后的ItemCF-IUF和UserCF-IIF算法，对计算用户相似度和物品相似度的计算都做出了改进.最后通过计算两种算法的准确率（Precision）、召回率(Recall)和流行度从而对系统进行评测、并比较了两种算法各自的优势和劣势.实验证明，改进后的算法比原始的协同过滤算法推荐效果要好，准确率更高. 整个系统涉及到的编程语言包含Python、Html5、JQuery、CSS3以及MySQL数据库编程.用到的框架是Flask重量级web框架，通过该框架连接系统的前、后端.用户首先需要填写用户名、密码以及邮箱注册系统，然后才能登陆推荐系统.进入首页后会看到8个电影分类，包括恐怖片、动作片、剧情片等.用户需要给自己看过的电影进行评分，评分起止为0.5-5.0分，共10个分段.每评价一部电影就要点击一下提交按钮，将所评分的电影的 imdbId号以及对应的评分存入数据库中.用户点击“推荐结果”按钮，系统就调用推荐算法遍历数据库所存数据，得出推荐列表之后将结果反馈给浏览器，同时调取数据库所存电影海报图片进行展示.用户点击自己登陆的昵称，会跳转页面显示自己已经评价过的电影. -------- <项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------

基于ssm+mysql高校学生请假管理系统源码数据库.docx

【资源说明】该项目是个人毕设项目源码，评审分达到95分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。该项目资源主要针对计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现类似其他功能。开发软件：Pycharm 开发环境: Python3.6 数据库：mysql5.6 本系统包含电影前端展示界面、电影评分板块、推荐算法的实现以及后端数据库的设计.其中实现推荐算法是整个电影推荐系统的核心.系统采用由grouplens项目组从美国著名电影网站movielens整理的ml-latest-small数据集，该数据集包含了671个用户对9000多部电影的10万条评分数据.首先将该数据集包含的全部文件经过筛选重组之后存储到建好的数据库中，并将数据集按一定比例划分为训练集和测试集，对训练集进行算法分析生成Top-N 个性化电影推荐列表，然后在测试集上对算法进行评测，至少包括准确率和召回率两种评测指标. 协同过滤算法是推荐领域最出名也是应用最广泛的推荐算法.所以系统拟采用两种协同过滤算法给出两种不同的推荐结果，一种是基于用户的协同过滤算法，另一种是基于物品的协同过滤算法，用户可以根据两种推荐结果更加合理的选择合适的电影.系统采用了改进之后的ItemCF-IUF和UserCF-IIF算法，对计算用户相似度和物品相似度的计算都做出了改进.最后通过计算两种算法的准确率（Precision）、召回率(Recall)和流行度从而对系统进行评测、并比较了两种算法各自的优势和劣势.实验证明，改进后的算法比原始的协同过滤算法推荐效果要好，准确率更高. 整个系统涉及到的编程语言包含Python、Html5、JQuery、CSS3以及MySQL数据库编程.用到的框架是Flask重量级web框架，通过该框架连接系统的前、后端.用户首先需要填写用户名、密码以及邮箱注册系统，然后才能登陆推荐系统.进入首页后会看到8个电影分类，包括恐怖片、动作片、剧情片等.用户需要给自己看过的电影进行评分，评分起止为0.5-5.0分，共10个分段.每评价一部电影就要点击一下提交按钮，将所评分的电影的 imdbId号以及对应的评分存入数据库中.用户点击“推荐结果”按钮，系统就调用推荐算法遍历数据库所存数据，得出推荐列表之后将结果反馈给浏览器，同时调取数据库所存电影海报图片进行展示.用户点击自己登陆的昵称，会跳转页面显示自己已经评价过的电影.

java 分页技术后台类中实现分页查询代码：  根据页码传递的分页参数计算查询记录的起始位置和结束位置；  将计算的起至位置带入SQL代码中作为查询条件（一般是where中）

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