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基于django框架开发在线书店推荐系统 python实现个性化网上书店/图书购物商城推荐网站 爬虫、兴趣标签、排行榜 标签推荐、热点推荐、协同过滤算法推荐 大数据 深度学习 机器学习 人工智能

时间:2024-11-05 09:20:07浏览次数:3  
标签:登录 书店 标签 推荐 用户 过滤 图书

基于django框架开发在线书店推荐系统 python实现个性化网上书店/图书购物商城推荐网站 爬虫、兴趣标签、排行榜 标签推荐、热点推荐、协同过滤算法推荐 大数据 深度学习 机器学习 人工智能WebBookShopRecPy

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

Pycharm、Python3及以上版本,Django3.6及以上版本,mysql8,navicat数据库管理工具,html页面,javascript脚本,jquery脚本,bootstrap前端框架,echarts可视化图表组件等。

2、实现功能

前台首页地址:http://127.0.0.1:8000/
后台首页地址:http://127.0.0.1:8000/admin
管理员账号:admin 管理员密码:admin

用户功能:登录、注册、密码重置、修改信息、修改密码、兴趣标签、图书搜索排序、可视化数据、个性化推荐、标签推荐、流行度推荐、购物车、购买、图书收藏、图书评分、图书点赞、图书评论等;

管理员功能:登录、数据统计、修改信息、修改密码、图书类型管理、图书管理、用户管理、订单管理、订单明细管理、兴趣标签管理、图书收藏管理、图书评分管理、图书点赞管理、图书评论管理、管理员管理等。

推荐图书:
用户没有登录,采用基于流行度的热点推荐,推荐点击量较多的图书;
用户已经登录,采用基于用户与基于物品的协同过滤推荐算法,
如果基于用户与基于物品的协同过滤推荐算法均没有推荐结果(冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果),采用兴趣标签推荐,随机查询当前登录用户的兴趣标签中的图书,同时过滤当前登录用户已经评分、收藏、点赞、购买的图书。

相关推荐:
随机查询当前图书的图书类型下的图书,同时过滤当前图书和当前登录用户已经评分、收藏、点赞、购买的图书。

可视化数据:饼状图、柱状图、词云图。

图书数据来源:爬取豆瓣图书网站图书数据。

二、项目展示

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三、代码展示及运行结果

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专业长期研究java、python推荐算法(基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等)、大数据等,欢迎留言、私信互相交流学习,后续会不断更新,欢迎关注。

标签:登录,书店,标签,推荐,用户,过滤,图书
From: https://blog.csdn.net/u011291472/article/details/143484432

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