首页 > 数据库 >基于大数据 Python短视频推荐系统(源码+LW+部署讲解+数据库+ppt)

基于大数据 Python短视频推荐系统(源码+LW+部署讲解+数据库+ppt)

时间:2024-11-05 11:16:01浏览次数:3  
标签:视频 Python create 源码 command ppt import app click

!!!!!!!!!

选题不知道怎么选 不清楚自己适合做哪块内容 都可以免费来问我 避免后期給自己答辩找麻烦 增加难度(部分学校只有一次答辩机会 没弄好就延迟毕业了

会持续一直更新下去 有问必答 一键收藏关注不迷路

源码获取:https://pan.baidu.com/s/1aRpOv3f2sdtVYOogQjb8jg?pwd=jf1d 提取码: jf1d 

!!!!!!!!!

项目介绍

随着短视频内容的爆炸性增长和用户对个性化内容的需求日益增加,一个功能全面、用户友好的基于大数据平台的短视频推荐系统应运而生。该系统旨在提供个性化的短视频推荐服务,帮助用户发现感兴趣的视频内容,同时为内容创作者提供数据分析和反馈,以优化其创作策略。通过本项目的实施,目标是解决传统内容消费中存在的内容过载、信息不透明等问题,满足广大用户对于高效、精准内容发现和推荐的需求。

核心功能模块:

  1. 用户账户管理:支持用户注册、登录与个人信息编辑;提供密码找回及账号安全保护措施,确保用户信息的安全性和隐私性。

  2. 短视频数据采集:从多个公开来源(如各大短视频平台、社交媒体等)自动抓取并整合相关短视频内容和元数据。

  3. 实时内容监控:展示不同类型、不同风格的短视频当前流行趋势和热门程度;支持自定义筛选条件,如视频长度、题材、上传时间等,帮助用户快速定位感兴趣的视频。

  4. 历史数据对比:允许查看特定时间段内某一类型或主题的短视频的历史热度及其变化情况;生成折线图等形式直观呈现热度波动趋势。

  5. 影响因素分析:运用统计学方法探究影响短视频受欢迎程度的主要因素,包括但不限于视频质量、发布时间、用户互动等;通过相关性检验确定各变量间的关系强度。

  6. 未来趋势预测:基于历史数据建立数学模型对未来一段时间内的短视频流行趋势做出合理推测;给出乐观/悲观情景下的预期值范围供参考。

  7. 定制化报告生成:根据用户需求输出包含详细图表说明的专业级文档供下载打印保存;便于向第三方展示研究成果或者作为内部存档使用。

  8. 社区互动交流:设立论坛版块鼓励业内人士分享心得体会讨论热点话题;定期邀请行业专家举办线上讲座传授实用技巧知识。

技术栈

1.运行环境:python3.7/python3.7
2.IDE环境:pycharm+mysql8.0;
3.数据库工具:Navicat15
技术栈
后端:python+django
前端:vue+CSS+JavaScript+jQuery+elementui

项目截图

核心代码

# coding:utf-8
# author:ila
import click,py_compile,os
from configparser import ConfigParser
from configs import configs
from utils.mysqlinit import Create_Mysql
from api import create_app
from api.exts import db
from api.models.user_model import *
from api.models.config_model import *
from api.models.brush_model import *
@click.group()
def sub():
    pass


@click.command()
@click.option("-v", default=0.1, type=float)
def verr(v):
    # VERSION = 0.1
    click.echo("py sub system version:{}".format(v))


@click.command()
def run():
    app = create_app(configs)
    app.debug = configs['defaultConfig'].DEBUG
    app.run(
        host=configs['defaultConfig'].HOST,
        port=configs['defaultConfig'].PORT,
        threaded=configs['defaultConfig'].threaded,
        processes=configs['defaultConfig'].processes
    )


@click.command()
def create_all():
    app = create_app(configs)
    with app.app_context():
        print("creat_all")
        db.create_all()

@click.command()
@click.option("--ini", type=str)
def initsql(ini):
    cp = ConfigParser()
    cp.read(ini)
    sqltype = cp.get("sql", "type")
    database= cp.get("sql", "db")
    if sqltype == 'mysql':
        cm = Create_Mysql(ini)
        cm.create_db("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS  `{}`  /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8 */ ;".format(database))
        with open("./db/mysql.sql", encoding="utf8") as f:
            createsql = f.read()
        createsql = "DROP TABLE" + createsql.split('DROP TABLE', 1)[-1]
        cm.create_tables(createsql.split(';')[:-1])
        cm.conn_close()
    elif sqltype == 'mssql':
        cm = Create_Mysql(ini)
        cm.create_db("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS  `{}` DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;".format(database))
        with open("./db/mssql.sql", encoding="utf8") as f:
            createsql = f.read()
        createsql = "DROP TABLE" + createsql.split('DROP TABLE', 1)[-1]
        cm.create_tables(createsql.split(';')[:-1])
        cm.conn_close()
    else:
        print('请修改当前面目录下的config.ini文件')

@click.command()
@click.option("--py_path", type=str)
def compile(py_path):
    print("py_path====>",py_path)
    py_compile.compile(py_path)


@click.command()
def replace_admin():
    filePath=os.path.join(os.getcwd(),"api/templates/front/index.html")
    if os.path.isfile(filePath):
        print(filePath)
        with open(filePath,"r",encoding="utf-8") as f:
            datas=f.read()
        datas=datas.replace('baseurl+"admin/dist/index.html#"','"http://localhost:8080/admin"')
        datas=datas.replace('baseurl+"admin/dist/index.html#/login"','"http://localhost:8080/admin"')

        with open(filePath,"w",encoding="utf-8") as f:
            f.write(datas)


sub.add_command(verr)
sub.add_command(run,"run")
sub.add_command(create_all,"create_all")
sub.add_command(initsql,"initsql")
sub.add_command(replace_admin,"replace_admin")
if __name__ == "__main__":
    sub()

获取源码

!!!!!!!!!

源码获取:https://pan.baidu.com/s/1aRpOv3f2sdtVYOogQjb8jg?pwd=jf1d 提取码: jf1d 

!!!!!!!!!

标签:视频,Python,create,源码,command,ppt,import,app,click
From: https://blog.csdn.net/weixin_71977459/article/details/143504423

相关文章

  • 毕业设计:python高校舆情分析系统+可视化+情感分析 舆情分析+Flask框架(源码)✅
    毕业设计:python高校舆情分析系统+可视化+情感分析舆情分析+Flask框架(源码)✅1、项目介绍技术栈:Python语言、Flask框架、requests爬虫、snownlp情感分析、Echarts可视化、HTML2、项目界面(1)系统首页数据概况(2)敏感词统计分析(3)词云图分析(4)话题趋势分析(5)新闻词云图......
  • loki: python3访问loki接口的例子
    一,代码:importrequests#loki的地址loki_url="http://127.0.0.1:3100/loki/api/v1/query_range"#请求参数query_params={"query":"{job=\"devlogs\"}|=`dev.ERROR`","start":"2024-11-04T00:00:00Z......
  • SpringBoot宠物商店领养管理系统—免费源码分享76306
    摘要本项目旨在基于SpringBoot框架设计与实现一个宠物商店领养管理系统,以提供便捷的宠物领养服务。该系统将包括宠物信息管理、领养申请管理、领养审核等功能,并结合权限管理和数据统计分析等特性,实现对宠物领养流程的全面管理和监控。通过对宠物商店领养业务流程和需求......
  • 财务软件 SaaS 云财务源码,助您快速搭建财务平台
    云财务源码,是一套专为企业和个人用户打造的财务管理平台代码。通过使用这套源码,您可以轻松搭建一个功能强大、安全可靠的财务管理系统,提供给您的用户强大的财务管理功能和全面的数据分析报告。产品特色:完备的财务管理功能:云财务源码集成了账务管理、资产管理、成本管理、报......
  • python 实现灰色模型神经网络拟合算法
    灰色模型神经网络拟合算法介绍灰色模型神经网络拟合算法结合了灰色预测模型和神经网络的优势,用于处理样本数据量较少、信息不完全或具有不确定性的系统预测问题。以下是对该算法及其原理的详细介绍:一、灰色预测模型(GrayForecastModel)灰色预测是对既含有已知信息又含有......
  • python 实现蚁群算法
    蚁群算法介绍蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。这种算法由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。基本原理蚂蚁在运动过程中会留下一种称为信息素的化学物......
  • 基于卷积神经网络的大豆病虫害识别与防治系统,resnet50,mobilenet模型【pytorch框架+pyt
     更多目标检测和图像分类识别项目可看我主页其他文章功能演示:大豆病虫害识别与防治系统,卷积神经网络,resnet50,mobilenet【pytorch框架,python源码】_哔哩哔哩_bilibili(一)简介基于卷积神经网络的大豆病虫害识别与防治系统是在pytorch框架下实现的,这是一个完整的项目,包括代码,......
  • 艾卡货车救援系统(源码+文档+部署+讲解)
    本文将深入解析“货车救援系统”的项目,探究其架构、功能以及技术栈,并分享获取完整源码的途径。系统概述货车救援系统是一款专为货车司机和救援服务提供商设计的管理平台,旨在通过集成救援服务管理、合作项目管理、用户管理等功能模块,提高救援服务的效率和响应速度。系统包括管理端和......
  • 【新人系列】Python 入门(七):基础内容 - 下
    ✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog......
  • 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
    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,D......