【优秀python web毕设案例】基于协同过滤算法的酒店推荐系统,django框架+bootstrap前端+echarts可视化,有后台有爬虫
随着旅游业的蓬勃发展,消费者对住宿环境的需求日益多样化和个性化。酒店和民宿作为旅行中不可或缺的一部分,其选择不仅影响旅行的舒适度,更直接影响到整体旅游体验。传统的住宿推荐系统往往依赖于用户的历史行为和简单的评分反馈,难以精准捕捉用户的实际需求。因此,构建一个基于 Django 的酒店民宿可视化推荐系统显得尤为重要。 Django 作为一个高效的 Python Web 框架,能够快速构建和部署复.....
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基于用户画像及协同过滤算法的音乐推荐系统,采用Django框架、bootstrap前端,MySQL数据库
研究背景 随着互联网和移动设备的普及,音乐流媒体服务成为人们获取音乐的主要方式。这些平台如Spotify、Apple Music和网易云音乐等,提供了海量的音乐资源,使用户能够随时随地聆听各种类型的音乐。然而,如何在海量的音乐资源中快速找到符合用户偏好的音乐,成为了音乐流媒体服务面临的重要挑战。 音乐推荐系统应运而生,它利用数据挖掘和机器学习技术,分析用户的行为和偏好,自动推荐可能感兴趣的音...
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基于Python协同过滤的旅游景点推荐系统,采用Django框架,MySQL数据存储,Bootstrap前端,echarts可视化实现
随着旅游业的迅速发展,个性化旅游推荐系统成为提升用户体验和促进旅游市场增长的重要工具。本研究旨在设计并实现一种基于Python协同过滤的旅游景点推荐系统,结合Django框架、MySQL数据库存储、Bootstrap前端框架以及echarts数据可视化技术,为用户提供精准且个性化的旅游推荐服务。 技术与工具选择 Python协同过滤算法: 协同过滤是一种常用的推荐算法,通过...
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突破百万亿参数规模,追求极致的效率和性价比:华人团队开源首个异构并行推荐系统训练框架Persia
Persia打破了前几代的推荐训练框架(同构的)设计思路,首次采用异构的设计思路,更合理地配置了CPU和GPU,实现了极致化的性价比。 个性化推荐是互联网行业提升 DAU (Daily Active Users)和收入的核心技术手段。随着深度学习的广泛应用,现代的推荐系统通过神经网络变相地「记住」用户的行为习惯,从而精准预测出用户的喜好。在移动互联网普及之后,用户的行为数据呈现几何级数增...
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推荐系统[八]算法实践总结V2:排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战
0.前言「排序学习(Learning to Rank,LTR)」,也称「机器排序学习(Machine-learned Ranking,MLR)」 ,就是使用机器学习的技术解决排序问题。自从机器学习的思想逐步渗透到信息检索等领域之后,如何利用机器学习来提升信息检索的性能水平变成了近些年来非常热门的研究话题,因此产生了各类基于机器学习的排序算法,也带来了搜索引擎技术的成熟和发展,如今,Learnin....
![推荐系统[八]算法实践总结V2:排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/70ed73f0ce394fcfa58285de1b0925c5.png)
Hadoop 概述、Hadoop 发展历史、Hadoop 三大发行版本、Hadoop优势、Hadoop组成、Hadoop1.x、2.x、3.x区别、HDFS架构概述、大数据技术生态体系、推荐系统框架图
1.Hadoop 概述1.1Hadoop 是什么1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3)广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。1.2Hadoop 发展历史(了解)1)Hadoop创始人Doug Cutting,为了实现与Google类似的全文搜索功能,他在Lucene框架....
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