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Python+Django+Mysql+推荐算法实现个性化生鲜购物推荐系统、农产品购物推荐系统、网上商店推荐系统、网络购物推荐系统 基于用户/物品的协同过滤推荐
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Python+Django+Mysql+推荐算法实现个性化生鲜购物推荐系统、农产品购物推荐系统、网上商店推荐系统、网络购物推荐系统开发示例 基于用户/物品的协同过滤推荐算法PersonalizedShopRecWebExPy 一、项目简介 1、开发工具和使用技术 Python3及以上版本,Django3.6及以上版本,mysql8,navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具,bootstrap前端框架,bootstrap字体图标,html页面,javascript脚本,jquery脚本,jquery.raty五角星评分组件等。 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 前台用户包含:登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索商品、浏览商品、修改信息、密码修改、用户评分、用户收藏、用户评论、用户点赞、浏览历史、购物车、模拟支付、购买、排行榜、个性化推荐等功能; 后台管理员包含:商品类型管理、商品管理、订单管理、用户管理、用户评分管理、用户收藏管理、用户评论管理、用户点赞管理、用户历史管理、管理员管理等。 推荐商品: 游客(用户未登录): 为你推荐:根据商品平均评分进行热门推荐; 猜你喜欢:根据商品购买数量进行热门推荐。 登录用户: 为你推荐:采用基于用户的协同过滤推荐算法,根据用户评分数据,如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果(冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果),根据商品平均评分进行热门推荐,同时排除登录用户已有评分的商品; 猜你喜欢:采用基于物品的协同过滤推荐算法,根据用户购买数据,如果基于物品的协同过滤推荐算法没有推荐结果(冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果),根据商品购买数量进行热门推荐,同时排除登录用户已有购买的商品。 相关推荐: 查找当前商品类型下收藏量较高的商品,同时不包括当前登录用户收藏过的商品。 排行榜: 人气榜,查询浏览数量较高的商品; 高分榜,查询平均分较高的商品; 收藏榜,查询收藏量较高的商品; 点赞榜,查询点赞量较高的商品。 商品数据来源:爬取京东商城网站
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