【计算机专业毕设选题推荐】基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统的设计与实现 【附源码+部署+讲解】

标签：儿童图书 基于 协同 推荐 过滤 算法 源码 计算机专业

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文章目录

• ⚡⚡文末获取源码
• 基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-研究背景
• 基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-技术
• 基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-视频展示
• 基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-图片展示
• 基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-代码展示
• 基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-结语

基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-研究背景

一、课题背景 随着互联网技术的飞速发展，数字阅读逐渐成为儿童获取知识的重要途径。然而，面对海量的儿童图书资源，如何为孩子们推荐适合他们阅读的书籍成为了一个亟待解决的问题。基于此，本研究提出“基于协同过滤算法的儿童图书推荐系统的设计与实现”，旨在解决儿童图书推荐领域的痛点。

二、现有解决方案存在的问题 当前市场上虽然存在一些儿童图书推荐系统，但普遍存在推荐精度不高、个性化程度不足等问题。这些系统往往忽视了儿童成长阶段的特点和阅读需求，导致推荐效果不尽如人意。因此，研究一种更高效、更精准的儿童图书推荐算法具有重要的现实意义。

三、课题的价值和意义 本课题的研究具有以下两方面意义：理论意义上，通过深入研究协同过滤算法，为儿童图书推荐系统提供新的理论支持；实际意义上，本课题的成功实施将有助于提高儿童图书推荐的准确性，满足孩子们的个性化阅读需求，促进儿童阅读兴趣的培养。

基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-技术

开发语言：Java+Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts

基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-视频展示

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【计算机专业毕设选题推荐】基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统的设计与实现 【附源码+部署+讲解】

基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-图片展示

基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-代码展示

from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise.prediction_algorithms.knns import KNNBasic
from surprise.accuracy import rmse

# 假设我们有一个用户评分的数据集，格式为(user, book, rating)
# 这里使用Surprise库来处理协同过滤
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(your_dataframe, reader)

# 划分训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)

# 使用SVD算法进行矩阵分解，这里可以替换为其他算法，如KNNBasic
algo = SVD()
algo.fit(trainset)

# 计算预测精度
predictions = algo.test(testset)
accuracy.rmse(predictions)

# 定义一个函数来获取推荐图书
def get_recommendations(user_id, num_recommendations=5):
    # 获取用户未评分的图书
    user_unrated_books = trainset.build_anti_testset([user_id])
    
    # 对未评分的图书进行预测
    predictions = algo.test(user_unrated_books)
    
    # 对预测结果进行排序，获取评分最高的图书
    top_books = sorted(predictions, key=lambda x: x.est, reverse=True)[:num_recommendations]
    
    # 返回推荐图书的ID和预测评分
    recommended_books = [(book.uid, book.est) for book in top_books]
    return recommended_books

# 假设用户ID为'123'
user_id = '123'
recommendations = get_recommendations(user_id)

# 打印推荐结果
for book_id, estimated_rating in recommendations:
    print(f"Book ID: {book_id}, Estimated Rating: {estimated_rating}")

基于协同过滤算法的的儿童图书推荐系统-结语

亲爱的同学们，本期我们分享了一个关于儿童图书推荐系统的研究课题。希望大家能从中感受到科技为教育带来的便捷。如果你对这个课题感兴趣，欢迎一键三连支持我们，也可以在评论区留下你的宝贵意见，我们一起交流学习，共同进步！

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