标题Django与深度学习融合的经典名著推荐系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Django与深度学习的经典名著推荐系统的研究背景、意义、国内外现状、研究方法及创新点。1.1研究背景与意义分析传统推荐系统局限，说明深度学习在推荐系统中的重要性。1.2国内外研究现状综述国内外基于深度学习的推荐系统研究进展。1.3研究方法及创新点概述本文采用的Django框架与深度学习结合的研究方法及创新点。第2章相关理论总结深度学习及推荐系统相关理论，为研究提供理论基础。2.1深度学习理论介绍神经网络、深度学习模型及其在推荐系统中的应用。2.2推荐系统理论阐述推荐系统原理、分类及常见推荐算法。2.3Django框架理论介绍Django框架特点、架构及在Web开发中的应用。第3章推荐系统设计详细描述基于Django与深度学习的经典名著推荐系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构，包括前端、后端及数据库设计。3.2深度学习模型设计设计适用于经典名著推荐的深度学习模型，包括模型结构、参数设置。3.3Django框架集成阐述如何将深度学习模型集成到Django框架中，实现推荐功能。第4章数据收集与分析方法介绍数据收集、预处理及分析方法，确保数据质量。4.1数据收集说明经典名著数据来源及收集方式。4.2数据预处理阐述数据清洗、特征提取等预处理步骤。4.3数据分析方法介绍采用的数据分析方法，如统计分析、可视化等。第5章实验与分析通过实验验证推荐系统的性能，并进行详细分析。5.1实验环境与数据集介绍实验环境、数据集及评估指标。5.2实验方法与步骤给出实验的具体方法和步骤，包括模型训练、测试等。5.3实验结果与分析从准确率、召回率等指标对实验结果进行详细分析，验证系统有效性。第6章结论与展望总结研究成果，指出不足，提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究结论，包括系统性能、创新点等。

随着4G、5G时代的来临和大数据技术的发展,各类视频软件兴起,逐渐成为人们生活学习中不可或缺的应用之一,推荐系统也在“信息过载”的背景下起到越来越重要的作用。本文旨在为某视频应用设计和实现一个有效的视频推荐系统,并对系统中使用的推荐算法进行优化,以提高用户点击率和转化率。推荐算法本质上是对用户的兴趣偏好进行建模,以此来选取用户可能感兴趣的内容推荐给用户。而当前主流的点击率预估模型,大多直接将用户的点击行为作为用户兴趣的反映,这一做法并不准确。在视频推荐场景下,用户对视频的观看时长则包含了更多的信息,因此本文考虑利用用户观看时长辅助兴趣模型的训练。为降低视频原时长对观看时长的影响,本文将观看深度引入模型,通过用户兴趣向量拟合用户的观看深度,作为附加损失参与模型优化,对用户兴趣抽取部分参数起到正则化作用。整体模型采用深度神经网络结构,并通过注意力机制挖掘用户历史行为之间和与预估目标之间的相关关系。该模型也同其他主流算法进行了对比实验,结果表明优化模型在GAUC上有一定提升。此外,本文设计并实现了一个视频推荐系统,为某视频应用提供推荐服务。系统共包括五个模块,分别是数据采集模块、数据存储模块

本项目是一个基于Web的旅游推荐系统，采用Spring Boot框架进行开发。系统的主要功能包括用户管理、景点推荐、行程规划和个人信息管理。用户可以通过注册和登录功能创建个人账户，系统根据用户的偏好和历史浏览记录，利用协同过滤算法和机器学习技术，智能推荐适合的旅游景点，并提供详细的景点信息和用户评价。行程规划功能允许用户自定义旅行路线，系统会根据推荐结果和用户需求生成个性化的行程安排。此外，用户可以在个人信息管理模块中更新个人信息和查看历史订单。 该项目旨在利用现代信息技术提升旅游推荐的准确性和用户满意度，通过智能化推荐和个性化服务，帮助用户更好地规划旅行，提升旅行体验。系统设计注重用户体验和数据的准确性，采用模块化设计，便于后期维护和功能扩展。 项目为完整毕设源码，先看项目演示，希望对需要的同学有帮助。

前台 1.用户登录模块：注册 登录 退出 修改密码 2.岗位显示模块：岗位分类（可按照专业分类） 查询岗位信息 查看岗位页面详情 3.收藏模块：添加岗位 删除岗位 后台 1.登录界面：管理员登录 2.岗位管理：与前台相同（查询岗位 查看岗位页面详情） 新添加（添加岗位 删除岗位 编辑岗位详情页 上传新岗位图片） 3.分析与推荐，对招聘信息、各种岗位信息等进行可视化图表分析。采用协同过滤算法，挖掘用户的兴趣领域，向用户提供推荐列表。

基于知识图谱的学习评价与推荐系统设计与实现.pdf

会员/管理员进入网站进行操作查看等功能，管理员拥有管理端进行所有的管理操作。 本网站功能按两种身份权限进行设计与实现，分别为会员、管理员，功能如下： 主页：食材信息（图片+名称+几句介绍） 会员： （1）注册：需要病人提供相关数据，如：用户名、密码、姓名、性别、年龄、身高、体重、糖化蛋白、出生年月日、联系电话、电子邮箱、职业类型等。通过该功能模块，注册成为病人会员。 （2）登录： （3）管理个人信息：增删改。 （4）推荐界面：通过该功能模块，可以查看当天早午晚饮食推荐，页面内显示早餐：食物名、重量；中餐：食物名、重量；晚餐：食物名、重量。（协同过滤算法） 管理员： （1）登录：用户名和密码早在数据库中设定好。 （2）病人信息管理：通过该功能模块，可对病人信息进行搜索、查看、删除的操作。 （3）食材信息管理：管理主页的食材信息（增删改查）

【计算机课程设计】新闻推荐系统设计与实现,通过处理之后进行数据库存储，并使用Flask框架将数据展示在web端，方便用户进行访问和评论， 本资源适合毕设，课设，算法使用协同过滤，使用前请务必查看说明文档

基于深度学习开发一个个性化新闻推荐系统，主要内容有： 1. 深入学习推荐系统及深度学习相关理论与技术，熟悉开发环境及工具。 2. 对系统进行分析与设计，要求实现以下功能：（1）编写爬虫脚本或通过其他方式采集新闻推荐相关数据，经预处理后选择适当存储方式保存。（2）系统具有用户和管理员两种角色，主要功能包括新闻浏览与搜索、新闻管理、用户管理等，并能够实现根据用户信息，采用深度学习方法向用户推荐可能感兴趣的新闻。 技术：采用Python flask框架、神经网络技术完成系统开发。

资源包含文件：lunwen文档+任务书+开题报告+文献综述+答辩PPT+项目源码及数据库文件 本系统利用大数据技术，合理的为用户做出推荐，推荐的结果可靠程度很高，这就是我的优势所在，因为它和一般的推荐系统的推荐算法不太一样，我的推荐算法是利用Hadoop技术写的，我们可以利用Hadoop集群的高吞吐量，一次读取多次写入等特点进行大数据处理，我们也可以通过JDBC编程直接把推荐结果写入到Mysql数据库，等我们用到时再把它读出来。 而且系统首页利用CSS/DIV 技术的结合，让页面动感展示，效果很不错，我利用JSP做的页面展示，页面整体构想简单明了，各种优惠活动都在首页，一眼就能看到。 采用C/S架构，使用Java Spring MVC架构 开发平台：Eclipse 操作系统：Ubuntu16-04 数据库服务器：Mysql 使用技术：Java 、Jsp、Mysql、Hadoop 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122768619?spm=1001.2014.3001.5502

基于html与JavaScript使用spark和MongoDB的商品推荐系统设计与实现