毕业设计:python股票推荐系统 数据分析可视化 协同过滤推荐算法 Django框架(源码+论文)✅
1、项目介绍
技术栈: python 、django框架、requests、BeautifulSoup、协同过滤算法、Echarts可视化、HTML
登录注册界面:用户可以注册新账号并登录系统。
个人信息修改:用户可以修改个人信息,如用户名、密码等。
收藏、取消收藏:用户可以收藏感兴趣的股票,也可以取消收藏。
股票新闻爬取并展示:爬取股票相关新闻,并在系统中展示,让用户获取最新的市场资讯。
数据展示:展示股票相关数据,包括历史价格、成交量等。
所有股票可视化:对所有股票进行可视化展示,方便用户比较不同股票的走势。
单个证券具体展示:针对单个证券,提供饼图、折线图、柱状图、k线图等多种展示方式,帮助用户深入了解股票情况。
分类推荐:利用协同过滤算法实现股票分类推荐,为用户推荐符合其兴趣的股票。
后台管理功能:
数据爬取:使用requests和BeautifulSoup库爬取股票数据和新闻。
协同过滤算法:实现推荐系统的协同过滤算法,为用户提供个性化的股票推荐。
2、项目界面
(1)大盘股票K线图
(2)股票数据可视化分析
(3)股票资讯新闻
(4)股票推荐----协同过滤推荐算法
(5)股票信息
(6)股票价格信息
(7)股票可视化分析
(8)后台数据管理
3、项目说明
Python股票数据可视化和推荐系统的功能介绍:
用户功能:
登录注册界面:用户可以注册新账号并登录系统。
个人信息修改:用户可以修改个人信息,如用户名、密码等。
收藏、取消收藏:用户可以收藏感兴趣的股票,也可以取消收藏。
股票新闻爬取并展示:爬取股票相关新闻,并在系统中展示,让用户获取最新的市场资讯。
数据展示:展示股票相关数据,包括历史价格、成交量等。
所有股票可视化:对所有股票进行可视化展示,方便用户比较不同股票的走势。
单个证券具体展示:针对单个证券,提供饼图、折线图、柱状图、k线图等多种展示方式,帮助用户深入了解股票情况。
分类推荐:利用协同过滤算法实现股票分类推荐,为用户推荐符合其兴趣的股票。
后台管理功能:
数据爬取:使用requests和BeautifulSoup库爬取股票数据和新闻。
协同过滤算法:实现推荐系统的协同过滤算法,为用户提供个性化的股票推荐。
4、核心代码
#!/usr/bin/env python
#-*-coding:utf-8-*-
import math
import pdb
class ItemBasedCF:
def __init__(self,train):
self.train = train
# def readData(self):
# #读取文件,并生成用户-物品的评分表和测试集
# self.train = dict()
# #用户-物品的评分表
# for line in open(self.train_file):
# user,score,item = line.strip().split(",")
# self.train.setdefault(user,{})
# self.train[user][item] = int(float(score))
def ItemSimilarity(self):
#建立物品-物品的共现矩阵
cooccur = dict() #物品-物品的共现矩阵
buy = dict() #物品被多少个不同用户购买N
for user,items in self.train.items():
for i in items.keys():
buy.setdefault(i,0)
buy[i] += 1
cooccur.setdefault(i,{})
for j in items.keys():
if i == j : continue
cooccur[i].setdefault(j,0)
cooccur[i][j] += 1
#计算相似度矩阵
self.similar = dict()
for i,related_items in cooccur.items():
self.similar.setdefault(i,{})
for j,cij in related_items.items():
self.similar[i][j] = cij / (math.sqrt(buy[i] * buy[j]))
return self.similar
#给用户user推荐,前K个相关用户,前N个物品
def Recommend(self,user,K=10,N=10):
rank = dict()
action_item = self.train[user]
#用户user产生过行为的item和评分
for item,score in action_item.items():
sortedItems = sorted(self.similar[item].items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[0:K]
for j,wj in sortedItems:
if j in action_item.keys():
continue
rank.setdefault(j,0)
rank[j] += score * wj
return dict(sorted(rank.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)[0:N])
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455'运行运行
标签:python,股票,self,用户,源码,可视化,毕业设计,items,train
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