职位招聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
一、介绍 职位招聘管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言，以WEB网页平台的方式进行呈现。前端使用HTML、CSS、Ajax、BootStrap等技术，后端使用Django框架处理用户请求。系统创新点：相对于传统的管理系统，本系统使用协同过滤推荐算法，基于用户对职位的评分为数据基础，对当前用户进行个性化的职位推荐。主要功能如下： 系统分为管理员和用户两个角色权限 用户可...
汽车租聘管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
一、介绍 汽车租聘管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建前端界面，后端采用Django框架处理用户的请求。创新点：使用协同过滤推荐算法实现对当前用户个性化推荐。其主要功能如下： 系统分为管理员和用户两个角色 用户可以登录、注册、查看车辆信息、发布评论、对车辆进行评分、收藏汽车、支付租聘、查看订单、编辑个人信息、查看...
商品购物管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
一、介绍 商品管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建显示界面，后端采用Django框架处理用户的请求响应。创新点：使用协同过滤算法，以用户对商品的评分作为依据，在猜你喜欢界面中实现对当前登录用户的个性化推荐。主要功能有： 系统分为用户和管理员两个角色。 用户可以登录、注册、查看商品、购买商品、添加购物车、发布评论、...
旅游管理与推荐系统Python+Django网页平台+协同过滤推荐算法
一、介绍 旅游管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要编程语言，前端采用HTML、CSS、BootStrap等技术实现界面展示平台的开发，后端使用Django框架处理用户响应请求，并使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。本系统主要功能有： 系统分为两个角色：用户和管理员 对于用户角色可以进行登录、注册、查看旅游景点信息、点赞、收藏、购买景点门票、发布评论、对景点进行评分、查看个...
果蔬购物商城管理与推荐系统Python+Django网页界面+协同过滤推荐算法
一、介绍 果蔬购物管理与推荐系统。本系统以Python作为主要开发语言，前端通过HTML、CSS、BootStrap等框架搭建界面，后端使用Django框架作为逻辑处理，通过Ajax实现前后端的数据通信。并基于用户对商品的评分信息，采用协同过滤推荐算法，实现对当前登录用户的个性化商品推荐。主要功能有： 该系统分为普通用户和管理员两个角色 普通用户登录、注册 普通用户查看商品、加入购物...
【Python入门系列】第十九篇：Python基于协同过滤推荐系统的实现
前言推荐系统是现代互联网平台中的重要组成部分，它可以根据用户的兴趣和行为，向其推荐个性化的内容。协同过滤是推荐系统中常用的一种方法，它基于用户的行为数据，通过计算用户之间的相似度，找到相似用户的喜好，从而给用户推荐相似的内容。一、协同过滤算法简介协同过滤是一种基于用户和物品之间关系的推荐算法。它主要分为两类：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering....
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。 之前我们手动构建了一个小型的神经网络，解决了机.....
基于Python开发带差分隐私采用协同过滤的推荐系统 毕业设计
代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87427483本文的主要研究内容如下：分析了在推荐系统中加入差分隐私的重要性和必要性，介绍了推荐系统隐私保护的研究背景和目前国内外推荐系统、差分隐私技术以及二者结合产物的研究现状。推荐系统概述。介绍推荐系统的主要分类方法和对于协同过滤推荐算法的研究；介绍了协同过滤算法的主要步骤：收集用户偏好、找....
推荐系统 MostPopular 算法的 Python 实现
MostPopular 算法的 是指对每个用户都选择出当前流行度最高的Top-K个物品进行推荐，在推荐的时候，需要去除用户原先就浏览过的项目。算法代码如下：# Most Pop def MostPopular(pop_dict, I, K): ''' pop_dic:流行度字典，存储了每个item:pop_value的键值对。 I：用户可以选择的Item空...
推荐系统测评指标——计算DCG、IDCG以及nDCG的python代码
1. 公式DCG：其中， K是推荐列表的大小；i 是指推荐列表中的第 i i i个推荐项； 是指推荐项 i i i 是否被用户点击，若点击则为 1 1 1，否则为 0 0 0，在实际测试中，我们通常吧推荐列表中在测试集的推荐项视为被用户点击的推荐项，不在测试集中的推荐项视为未被用户点击的推荐项；IDCG：注意到IDCG的计算公式与DCG一致，区别在于IDCG是完美的DCG，也即 r i = 1 ....
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