已开发项目效果实现截图

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算法概述

本系统则是基于用户的偏好、浏览记录等，运用协同过滤、内容过滤或混合算法，为用户精准推荐可能感兴趣的信息。协同过滤算法通过分析用户之间的相似性，找到具有相似品味的用户群体，从而推荐他们喜欢的数据。内容过滤算法则侧重于分析数据的属性和特征，将与用户以往喜欢的信息在内容上相似的数据推荐给用户,为了实现这一系统，需要进行多方面的工作。首先是数据收集与预处理，收集大量的数据，并对其进行清洗和特征提取。其次是模型的选择与训练，根据不同的任务需求，选择合适的机器学习和深度学习模型，并使用预处理后的数据进行训练，不断优化模型性能。然后是系统的架构设计，将数据生成和推荐模块有机结合，设计友好的用户界面，方便用户操作和交互。最后是系统的评估与优化，通过各种评估指标对系统的性能进行评估，根据评估结果不断调整和优化系统。

开发技术栈

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
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
本系统还支持springboot/laravel/express/nodejs/thinkphp/flask/django/ssm/springcloud 微服务分布式等框架
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
Python语言是一种功能强大且易于使用的编程语言 ，学习Python语言的很多人都觉得Python语言很容易上手。
通过Python来满足相关诉求；系统主要采用前后端分离、MVC模式进行开发，前端使用HTML、Css、Javascript、Vue等技术完成开发，后端使用Mysql数据库等技术开发，项目完成后，将系统给用户体验，定期对用户体验进行回访调查，不断的优化修改系统的相关功能。
django 应用目录结构
project1
|-- migrations //数据移植（迁移）模块
|------- init.py
|-- init.py
|-- admin.py //该应用后台管理系统配置
|-- apps.py //该应用的一些配置 自动生成
|-- models.py //数据模块
|-- tests.py //自动化测试模块 在这里编写测试脚本
|-- views.py //执行响应的代码所在模块 代码逻辑处理主要地点 项目大部分代码在此编写
|–templates //模板 放置模板文件的文件夹 包括HTML css pythonScript的文件夹

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)
 

结论

对文献资料的整理归纳与学习以及内容是否创新性、科学性以及可行性。设计具体步骤与思路整理，避免做重复工作。如何让平衡用户需求和开发难度。需要确保用户能够直观方便的查询和浏览系统信息，并且数据的处理方式和技术方案也必须满足一定的要求，这要求我们在项目开发过程中不断考虑和保证，在处理方面进行优化，以提高数据处理的准确性和效率，为用户带来更好的体验。

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