基于协同过滤商品推荐系统设计带vue前后端分离设计下载

weixin_39820835 2023-11-17 14:01:41
随着移动互联网的普及,电子商务的发展也引来了新一轮的发展,越来越手动消费者的喜爱,网络经济的发展对国家经济的发展也带来了很大的利好,带动了很多实体经济的转型,用户可以通过网络可以买到自己称心如意的商品,购买的流程非常的简单,而且还可以多家对比,支付方式也非常的成熟,而且快递配送环节相比之前有了很大的提升,很多地区都可以实现次日达,当天达等服务,用户体验非常的好,已经有了一套的完整的流程,所以电子商务已经成为了现在的一种新的购物方式,变的非常的重要,融入了我们的日常生活中。 而开发本系统就是在这样的环境下诞生的,借助于互联网的销售模式,可以把线下的实体模式转到线上,面对的用户群体更加的广泛。本系统的设计的有管理员和用户两种权限,用户可以通过本网站查看推荐的商品,然后可以加入购物车进行购买,订单完成后可以进行评价,而管理员可以直接通过本平台上传自己的商品信息,收到用户的订单以后可以及时的安排发货,可以很好的节省人工方面的开支,而且还能带来很高的营业额,提高工作效率。 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_36584673/88494908?utm_source=bbsseo
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基于python和协同过滤算法的电影推荐系统设计 现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术,让传统数据信息的管理升级为软件存储,归纳,集中处理数据信息的管理方式。本基于python和协同过滤算法的电影推荐系统就是在这样的大环境下诞生,其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息,使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率,达到事半功倍的效果。此基于python和协同过滤算法的电影推荐系统利用当下成熟完善的python技术,使用跨平台的可开发大型商业网站的django框架,以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的Mysql数据库进行程序开发。基于python和协同过滤算法的电影推荐系统有管理员和用户两个角色。管理员功能有个人中心,用户管理,电影分类管理,电影信息管理,电影评分管理,系统管理。用户可以注册登录,可以查看电影信息和电影资讯,对电影进行评分,评论和收藏等操作。基于python和协同过滤算法的电影推荐系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观,在功能模块布局上跟同类型网站保持一致,程序在实现基本要求功能时,也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时,也实现了数据信息的整体化,规范化与自动化。 <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。 -------- -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
【资源说明】 基于协同过滤算法的在线教育平台源码(前后端分离)+项目使用说明.zip 个人毕业设计,基于协同过滤推荐算法的在线教育平台(前后端分离)。 `back`为后端,`front`为前端,`config-files`为相关配置文件 ## 摘要 随着科技的不断变迁,信息技术的不断迭代升级。人们对于互联网方方面面的需求都开始涌现了出来,这其中就包括对于在线教育的需求。如今,大家都希望能够活到老、学到老,不管是职场人士、高校老师,还是渴望学习更多知识的在校学生,对于在线教育网站的需求已经非常迫切。 新冠疫情以来,由于全国实行居家隔离,所有的中小学、高校都不得不采用线上授课这一方式。通过这次疫情,可以说在线教育的理念已经大大深入人心,几乎所有的人都亲身参与和感受到了在线教育所来的魅力。所以在线教育将会成为未来教育的一个新势力。 我所设计并实行的网络课程网站,在技术上使用了目前最为流行的一些框架和技术,后端包括Springboot、SpringMVC、SpringCloud、MybatisPlus、Nacos;前端包括Vue、JavaScript、Node.js、Nginx;推荐算法使用了基于物品的协同过滤算法,相比于其他简单的推荐算法而言,此类算法更加人性化,也能够更加准确地实现对用户的个性化推荐,从而避免信息冗杂。 经过测试,系统各方面功能如期运行,性能指标合理,推荐算法功能实现符合预期,并给出相应的推荐理由。 开发环境 | 名称 | 开发环境 | | ---------------- | -------------------------------- | | 前端集成开发环境 | WebStorm 2021.1 | | 后端集成开发环境 | IntelliJ IDEA 2019.11 | | 系统前端开发语言 | JavaScript ES6 | | 系统后端开发语言 | Java jdk 1.8 | | 系统前端框架 | Vue | | 系统后端框架 | Springboot SpringMVC MybatisPlus | | Web服务器 | Tomcat 9.0.41 | | 数据库版本 | MySQL 8.0.22 | | 本地操作系统 | Windows 10 | | 服务器操作系统 | Linux CentOS | 后端系统文件架构 ``` zutmooc // 后端根项目 ├── common // 通用代码层 │ └── common_util // 工具类 │ └── service_base // 业务通用代码 ├── service // 业务代码层 │ └── service_cms // 前台内容api │ └── service_edu // 后台内容api │ └── service_oss // 阿里云oss文件存储 │ └── service_sms // 阿里云短信分发 │ └── service_order // 订单模块 │ └── service_ucenter // 用户模块 │ └── service_vod // vod视频存储 更多见项目说明 【备注】 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使用,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,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
基于SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)和Vue.js的图书推荐系统是一个基于协同过滤算法的图书推荐平台,旨在帮助用户发现与自己兴趣爱好相似的图书,提高用户的阅读体验。\ \ n该推荐系统包含以下模块:\ n 基础数据管理模块:包括图书信息、用户信息等基础数据的录入、查询、修改、删除等功能。\ 用户行为分析模块:通过分析用户的历史行为数据,如借阅记录、评分记录等,提取用户的偏好特征,为后续的推荐提供依据。\ 协同过滤算法模块:根据用户的偏好特征,计算出与目标用户最相似的其他用户,并将这些用户喜欢的图书进行推荐。\ 热门图书推荐模块:根据用户的浏览历史、收藏记录等信息,推荐用户可能感兴趣的热门图书。\ 本地特色图书推荐模块:根据用户的地理位置信息,推荐符合用户所在地域特色的图书。\ 个人中心模块:包括用户个人信息管理、订单管理、我的收藏等个人中心相关业务的管理功能。\ 搜索模块:支持全文检索、书名检索等多种搜索方式,方便用户查找自己需要的图书。\ 用户反馈模块:提供用户反馈渠道,让用户可以对推荐结果进行评价和反馈,以便系统不断优化推荐效果。\ 该推荐系统采用前后端分离的开发模式,前端使用Vue.js框架进行开发,后端使用SSM框架进行开发。系统采用RESTful API接口进行数据交互,支持多种数据库访问方式,如MySQL、Oracle等。此外,该推荐系统还具有以下特点:\ 可扩展性:系统具有良好的可扩展性,可以根据企业的需求进行二次开发和定制化。\ 易用性:系统界面简洁明了,操作简单易懂,适合各种用户使用。\ 安全性:系统采用了多层安全机制,保证数据的安全性和完整性。\ 性能优化:系统采用了缓存技术、异步处理等技术,提高了系统的响应速度和并发处理能力

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