flask基于协同过滤算法的体育商品推荐系统pythont81xg

bishe288

596人浏览 · 2025-09-22 20:49:02

bishe288 · 2025-09-22 20:49:02 发布

已开发项目效果实现截图

同行可拿货,招校园代理
在这里插入图片描述

项目介绍

本课题基于协同过滤算法，系统实现的主要功能包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能的操作主要采用nodejs技术和MySQL数据库技术以及vue框架进行开发。功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能，从而实现个性化智能体育商品推荐方式，提高个性化智能体育商品推荐的效率。相比于传统的体育商品推荐方式，个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率，实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理，有效地防止了体育商品推荐的随意管理，提高了信息的处理速度和精确度，能够及时、准确地查询和修正个性化智能体育商品推荐情况等信息。通过对体育商品推荐内容的学习研究，进而设计并实现一个基于协同过滤算法的个性化智能体育商品推荐系统。

开发语言：Python
框架：flask/django
开发软件：PyCharm/vscode
数据库：mysql
数据库工具：Navicat for mysql
Echarts有着与众不同的特点和惊艳全场的视觉效果，Echarts有以下几种特点：
1、开源软件，并且提供了非常炫酷的图形界面，还有各种直观的数据分析图形
2、使用简单，软件本身已经封装了js，只要引用到位就会有得到完美展示
3、兼容性好，基于html5，有着良好的动画渲染效果。
4、多种数据格式无需转换直接使用，对与直接传入包括二维表，key-value表等多种格式的数据源，通过简单的设置encode属性就可以完成从数据到图形的映射，这使Mysql的数据更容易的被引用
hadoop集群技术
Hadoop是一个分布式系统的基础框架，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
同时Hadoop有着高可靠性、高拓展性、高效性、高容错性的特点，非常适合于此次题目的使用

核心代码参考示例

预测算法代码如下（示例）：

def booksinfoforecast_forecast():
    import datetime
    if request.method in ["POST", "GET"]:#get、post请求
        msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}
        #获取数据集
        req_dict = session.get("req_dict")
        connection = pymysql.connect(**mysql_config)
        query = "SELECT author,type,status,wordcount, monthcount FROM booksinfo"
        #处理缺失值
        data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
        id = req_dict.pop('id',None)
        req_dict.pop('addtime',None)
        df = to_forecast(data,req_dict,None)
        #创建数据库连接,将DataFrame 插入数据库
        connection_string = f"mysql+pymysql://{mysql_config['user']}:{mysql_config['password']}@{mysql_config['host']}:{mysql_config['port']}/{mysql_config['database']}"
        engine = create_engine(connection_string)
        try:
            if req_dict :
                #遍历 DataFrame，并逐行更新数据库
                with engine.connect() as connection:
                    for index, row in df.iterrows():
                        sql = """
                        INSERT INTO booksinfoforecast (id
                        ,monthcount
                        )
                        VALUES (%(id)s
                    ,%(monthcount)s
                        )
                        ON DUPLICATE KEY UPDATE
                        monthcount = VALUES(monthcount)
                        """
                        connection.execute(sql, {'id': id
                            , 'monthcount': row['monthcount']
                        })
            else:
                df.to_sql('booksinfoforecast', con=engine, if_exists='append', index=False)
            print("数据更新成功！")
        except Exception as e:
            print(f"发生错误: {e}")
        finally:
            engine.dispose()  # 关闭数据库连接
        return jsonify(msg)

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总结

在这个大数据的时代，年轻人都习惯于从互联网上获得信息。我们将更清晰更有效的消息分享给年轻人。提升用户的体验我也希望这次的设计能通过我后期的自主学习把它趋向于完美，成为我的自主创作经验。原始数据中存在异常值、重复值、系统自动推荐等数据，这部分数据价值含量低、数据结构混乱，严重影响数据挖掘模型的执行效率，导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清洗是必不可少的。结合原始数据的具体情况，数据预处理采用文本去重、机械压缩去词和短句删除
（1）网络爬虫模块
（2）关系数据库模块
（3）用户注册登录权限模块
（4）数据统计分析模块
（5）Django后台服务
（6）前端渲染可视化模块