毕业设计:基于Django+Spark的图书智能推荐系统.zip下载

weixin_39821228 2023-09-18 21:30:16
毕业设计,课程设计,项目源码均经过助教老师测试,运行无误,欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件(如有) , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/a1137588003/88295052?utm_source=bbsseo
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【项目介绍】 基于Django协同过滤和spark-als的电影推荐系统源码+项目使用说明+设计报告.zip 该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 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使用,也适合小白学习进阶, 或者实际项目借鉴参考! 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。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。 说明 1. 新手建议结合pycharm使用,https://www.jetbrains.com/pycharm/,下载专业版试用30天。 2. 注册普通用户通过web界面来设置,创建创建用户通过creeatsuperuser创建。下文有详细命令 3. 导入电影信息通过insert_movies_script.py来操作 (会删除已有的所有信息!) 4. 前端展示 浏览最多,评分最多,收藏最多,写的比较直白,你可以改的委婉点: 最热电影,火爆排行...之类的。每种有10条。 我猜你喜欢为基于用户推荐,item推荐为基于项目推荐。两种推荐思路下文有介绍 系统采用的技术 前端: bootstrap3 css 框架 后端: django 2.2.1 + sqlite3数据库 (MVC框架) 数据: python异步爬虫从豆瓣top250抓取数据,保存到本地csv文件中 主要功能: 录入图书信息,用户打分,电影标签分类,电影推荐,电影分享,电影收藏,后台管理系统。 整体采用MVC架构,前端页面通过django template模板来实现,实现了模板的复用功能。同时前端页面的组织结构较为清晰。 推荐算法思路 通过协调过滤计算和其他用户的距离,然后进行筛选。如果用户数量不足,推荐数目不够15条,就会自动从 所有未打分的电影中按照浏览数降序选一部分填充进去。 基于用户的推荐 1. 用户需要给电影打分。通过用户已打分的部分来计算相似度,如果用户未打分,或者没有其他用户,则按照浏览数降序返回。 2. 通过pearson算法来计算用户之间的距离,找到距离最近的N个用户。将这些用户中已打分的电影(且要推荐的用户未看过的部分)返回。 基于item的推荐 1. 计算物品相似度矩阵: https://www.jianshu.com/p/27b1c035b693 2. 遍历当前用户已打分的item,计算和未打分的item的相似距离。 3. 对相似距离进行排序 返回 主要实现的功能 1. 登录注册页面 2. 基于协同过滤的电影的分类,排序,搜索,打分,排序功能。 3. 基于协同过滤的周推荐和月推荐 4. 观影分享会等活动功能,用户报名功能 (需要额外添加) 5. 发帖留言论坛功能 (要额外添加) 6. 基于spark的ALS算法 (要额外添加) 7. Mysql适配 8. movielens数据集适配 fixed 1. 首页导航栏链接错误 2. 首页面为空 3. 登录注册页面 4. 推荐跳转登录 5. 周推荐用户没有评分时随机推荐 6. 按照收藏数量排序 7. 重新设计了 action 和UserAction model,拆分出了UserAction 电影模型 1. 浏览量 每次刷新页面的浏览数 2. 收藏量 user manytomany field 每个用户收藏一次 3. 评分 rate 每个用户评分一次 4. 在电影下面的评论加点赞功能 安装运行方法 安装依赖 1. 将项目导入pycharm, 在pycharm配置python解释器,3.7及以下都可以。可以通过conda或者其他的虚拟环境来安装 2. 打开终端 输入pip install -r requirements.txt 若提示无pip。去下载get-pip.py 运行python get-pip.py 3. 在pip安装过程中如果报错C++ 14依赖问题。则安装c++依赖工具。找不到找我要。如果安装速度过慢,请更换国内镜像https://blog.csdn.net/chenghuikai/article/details/55258957 4. 安装成功后,进入运行阶段 运行 1. 运行服务器: python manage.py runserver 2. 如果无数据,运行项目根目录下的数据迁移脚本 populate开头。 3. python manage.py createsuperuser 创建超级管理员, (密码输入时终端暂时看不到) 4. 进入后台: 127.0.0.1:8000/admin
本项目经测试过,真实可靠,请放心下载学习。这两个技术在大数据处理和Java Web开发中扮演着重要的角色。在此次总结中,我将回顾我所学到的内容、遇到的挑战和取得的进展。 首先,我开始了对Spark的学习。Spark是一个强大的分布式计算框架,用于处理大规模数据集。通过学习Spark,我了解了其基本概念和核心组件,如RDD(弹性分布式数据集)、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等。我学会了使用Spark编写分布式的数据处理程序,并通过调优技巧提高了程序的性能。在实践过程中,我遇到了一些挑战,比如调试复杂的数据流转和处理逻辑,但通过查阅文档和与同学的讨论,我成功地克服了这些困难。最终,我能够使用Spark处理大规模数据集,并通过并行化和分布式计算加速任务的执行。 其次,我开始了对Spring Boot的学习。Spring Boot是一种快速构建基于Spring框架的应用程序的方式。通过学习Spring Boot,我了解了其核心思想和基本原理,以及如何构建RESTful Web服务、使用数据库、进行事务管理等。我学会了使用Spring Boot快速搭建Java Web应用程序,并且能够运用Spring Boot的特性来简化开发流程。在学习的过程中,我遇到了一些挑战,比如配置文件的理解和注解的正确使用,但通过查阅官方文档和阅读相关书籍,我逐渐解决了这些问题。最终,我能够独立地使用Spring Boot开发Web应用程序,并运用其优秀的特性提高了开发效率。 总结来说,本学期我在Spark和Spring Boot方面取得了一定的进展。通过学习Spark,我掌握了分布式数据处理的基本原理和技巧,并通过实践应用到了大规模数据集的处理中。通过学习Spring Boot,我了解了现代化的Java Web开发方式,并通过实践构建了一些简单的Web应用程序。我还意识到在学习过程中遇到的困难和挑战是正常的,通过不断的努力和学习,我能够克服这些困难并取得进步。 在未来,我计划继续深入学习Spark和Spring Boot,扩展我的技术栈,提高自己的技能水平。我希望能够运用所学到的知识解决实际问题,并在项目中发挥作用。此外,我也希望能够不断拓宽自己的技术视野,学习其他相关的技术和框架,以便能够适应不同的项目需求。

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