基于协同过滤的图书推荐系统 爬虫分析可视化【源码+文档】
【1】系统介绍
研究背景
随着互联网的普及和电子商务的发展,用户可以在线获取大量的图书资源。然而,面对海量的信息,用户往往难以找到自己真正感兴趣的书籍。同时,对于在线书店或图书馆等提供图书服务的平台来说,如何有效地向用户推荐合适的书籍,提高用户的购买率和满意度,成为了亟待解决的问题。协同过滤(Collaborative Filtering, CF)作为一种经典的个性化推荐技术,能够根据用户的历史行为数据挖掘出用户的兴趣偏好,并据此为用户推荐可能感兴趣的图书。
研究内容
本研究将聚焦于基于协同过滤的图书推荐系统,其主要内容包括但不限于以下几个方面:
-
数据收集与预处理:从多个来源收集用户对图书的行为数据,如评分、浏览记录、购买历史等,并进行清洗、去噪、标准化等预处理工作,以构建适合协同过滤算法的数据集。
-
协同过滤模型的选择与实现:选择合适的协同过滤算法,例如基于用户的协同过滤(User-based CF)、基于物品的协同过滤(Item-based CF)或者矩阵分解方法,并对其进行实现。
-
相似度计算与邻域选择:研究不同的相似度度量方法,如余弦相似度、皮尔逊相关系数等,以及如何选择邻居用户或物品来生成推荐列表。
-
冷启动问题的解决方案:探讨针对新用户和新书目的冷启动问题,提出相应的策略,如混合推荐、基于内容的推荐等。
-
评价指标与实验设计:确定合理的评价指标,如准确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值、均方根误差(RMSE)等,并设计对比实验来评估不同推荐算法的效果。
-
系统优化与扩展:考虑如何通过并行化、分布式计算等方式提升系统的性能;探索结合其他技术(如深度学习、自然语言处理)的可能性,以增强推荐效果。
研究目标
- 构建一个高效、准确的基于协同过滤的图书推荐系统,能够为用户提供个性化的图书推荐。
- 解决传统协同过滤算法中存在的稀疏性、冷启动等问题,提高推荐系统的鲁棒性和泛化能力。
- 通过实证分析验证所提出的改进方案的有效性,并与其他现有方法进行比较。
- 提供一套完整的从数据收集到模型评估的研究流程,为后续研究者提供参考。
研究意义
- 理论贡献:本研究将深化对协同过滤算法及其在图书推荐领域应用的理解,推动个性化推荐技术的发展。
- 实践价值:开发的图书推荐系统可以帮助在线书店、图书馆等更好地理解用户需求,提高用户的参与度和忠诚度,从而增加销售额和改善用户体验。
- 社会影响:通过精准的图书推荐,可以促进读者发现更多优质的阅读材料,有助于知识传播和文化交流,进而对社会的文化教育事业产生积极的影响。
技术与环境
数据库:MySQL8数据库操作:Navicat15包依赖管理:pip后端开发环境:pycharm2024 Python3.9后端框架:FLASK前端开发环境:node.js webstorm2024页面部分是 vue elementui axios
【2】系统功能
一个基于协同过滤的图书推荐系统通常包括多个关键模块,每个模块负责特定的功能。以下是该系统的详细功能描述和实现方式:
1. 用户管理模块
- 功能:注册、登录、个人信息维护。
- 实现:通过Web应用或移动应用提供用户界面,使用数据库(如MySQL、PostgreSQL)存储用户信息。采用安全协议(如HTTPS)保护用户数据传输,并使用加密算法(如bcrypt)存储用户密码。
2. 数据收集与预处理模块
- 功能:从不同来源收集用户行为数据,进行清洗、去噪、标准化等预处理工作。
- 实现:利用API接口、爬虫技术等从在线书店、图书馆等平台获取数据。对收集的数据进行质量检查,去除异常值和重复记录。根据需要将数据转换为适合算法处理的格式,例如构建用户-物品评分矩阵。
3. 协同过滤推荐引擎
- 功能:根据用户的历史行为为用户生成个性化推荐列表。
- 实现:
- 基于用户的协同过滤(User-based CF):计算用户之间的相似度,找到目标用户的邻居用户集合,然后基于这些邻居用户的评分来预测目标用户对未评分图书的兴趣程度。
- 基于物品的协同过滤(Item-based CF):计算图书之间的相似度,对于用户已评分的每本书,找出最相似的其他书籍作为推荐。
- 矩阵分解方法:如SVD(奇异值分解)、ALS(交替最小二乘法),通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵,以捕捉潜在特征并预测未知评分。
4. 冷启动解决方案
- 功能:解决新用户和新书目的冷启动问题。
- 实现:
- 新用户:可以采用基于内容的推荐,即根据用户的初始输入(如兴趣标签、搜索关键词)推荐相关书籍;也可以结合热门书籍列表,向新用户提供流行书籍。
- 新书目:可以基于书籍的元数据(如作者、类别、出版年份等)进行匹配,或者在书籍上架初期采用人工编辑推荐的方式。
5. 推荐结果展示模块
- 功能:将推荐的图书列表呈现给用户。
- 实现:设计直观易用的用户界面,支持多种排序方式(如按推荐度、出版日期、价格等)。同时,提供详细的图书信息,如封面图片、简介、用户评论等,帮助用户做出决策。
6. 评价与反馈模块
- 功能:收集用户对推荐结果的评价,以及用户的行为反馈,用于改进推荐模型。
- 实现:设置用户评分、点赞/踩、收藏等功能,同时跟踪用户的点击流数据。定期分析这些反馈信息,调整推荐算法参数,优化推荐效果。
7. 性能监控与优化模块
- 功能:监控系统的运行状态,确保高效稳定的性能表现。
- 实现:部署监控工具(如Prometheus、Grafana)实时监控服务器资源使用情况、响应时间等指标。针对可能出现的瓶颈,如大规模数据处理时的计算延迟,可以通过并行化、分布式计算框架(如Apache Spark、Hadoop)来提高效率。此外,还可以考虑使用缓存机制(如Redis)加速常用数据的访问。
8. 安全与隐私保护
- 功能:保障用户数据的安全性和隐私性。
- 实现:遵循GDPR等法律法规要求,实施严格的数据访问控制策略,限制敏感数据的查看和使用权限。对用户数据进行匿名化处理,确保即使数据泄露也不会影响用户隐私。采用先进的加密技术保护静态和动态数据的安全。
更多技术栈选择
- 前端开发:HTML5, CSS3, JavaScript (React.js 或 Vue.js)
- 后端开发:Python (Flask/Django), Java (Spring Boot), 或 Node.js
- 数据库:关系型数据库(如MySQL, PostgreSQL),NoSQL数据库(如MongoDB)
- 机器学习框架:Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
- 大数据处理:Apache Spark, Hadoop
- 部署与运维:Docker, Kubernetes, AWS, Azure, 或 Google Cloud Platform
- 监控与日志:Prometheus, Grafana, ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
相关文章:
基于协同过滤的图书推荐系统 爬虫分析可视化【源码+文档】
【1】系统介绍 研究背景 随着互联网的普及和电子商务的发展,用户可以在线获取大量的图书资源。然而,面对海量的信息,用户往往难以找到自己真正感兴趣的书籍。同时,对于在线书店或图书馆等提供图书服务的平台来说,如何…...
Hyperf jsonrpc
依赖的 composer 包 composer require hyperf/json-rpc composer require hyperf/rpc-server composer require hyperf/rpc-client composer require hyperf/service-governance composer require hyperf/service-governance-consul composer require hyperf/service-gove…...

计算机毕业设计Spark股票推荐系统 股票预测系统 股票可视化 股票数据分析 量化交易系统 股票爬虫 股票K线图 大数据毕业设计 AI
温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 作者简介:Java领…...

Linux系统下安装配置 Nginx 超详细图文教程
一、下载Nginx安装包 nginx官网:nginx: downloadhttp://nginx.org/en/download.html找到我们所需要版本,把鼠标移动到上面,右键打开链接进行下载 或者如果Linux联网,直接在Linux服务上使用wget命令把Nginx安装包下载到/usr/local/…...

语言处理程序基础
逻辑运算 正规式 有限自动机 上下文无关文法 表达式(前缀、后缀、中缀) 将表达式(a-b)*(c5)构造成树的步骤为:括号不能出现在树中;按照表达式的计算顺序来依次构造!&…...

golang实现简单的redis服务
golang 手搓redis服务器仓库地址:实现思路: golang 手搓redis服务器 仓库地址: 仓库: https://github.com/dengjiayue/my-redis.git 实现思路: ● 协议: tcp通信 ● 数据包: 长度(4byte)方法(1byte)数据json ● 数据处理: 单线程map读写 ○ 依次处理待处理队列的请求(chan)…...
QT QTableWidget::setModel”: 无法访问 private成员
//严重性代码说明项目文件行禁止显示状态 //错误C2248 “QTableWidget::setModel”: 无法访问 private 成员(在“QTableWidget”类中声明) QSqlQueryModel* sql_model; ui.tableView_database->setModel(sql_model); //ok ui.tableWidget_database->setModel(sql_model)…...
STM32:Bootloader(AB备份,自动回滚)
目录 1.STM32的升级方式2.IAP升级3.代码逻辑展示3.1 划分存储区域3.2 IAP的状态4.源码分析4.1 记录IAP的状态4.2 APP代码异常判断4.3 IAP状态的切换以及异常的处理逻辑4.4 完整的逻辑代码1.STM32的升级方式 1、ICP:In Circuit Programing,简单说就是在单片机开发时使用烧录器…...

数独小游戏(Matlab)
基于Matlab制作的数独小游戏 (完整源码和介绍) 感兴趣可以随时联系博主噢~常在线能秒回! “Matlab数独小游戏”程序设计的关键技术流程和核心算法如下: 1.图形用户界面(GUI):使用MATLAB的GUIDE工具创建和管理用户界面࿰…...
使用docker让项目持续开发和部署
大多人选择开发时在本地,部署时文件都在容器里,如果没有容器,那就本地开发,没有映射文件,如果部署环境到容器了,容器内部启动时设置执行命令,再将映射的文件进行编译,这就直接能实现…...

电子应用设计方案-45:智能火锅系统方案设计
智能火锅系统方案设计 一、引言 随着人们生活水平的提高和对饮食体验的追求,智能火锅系统应运而生。本方案旨在设计一款集智能化控制、高效加热、安全保障和个性化体验于一体的智能火锅系统。 二、系统概述 1. 系统目标 - 实现精准的温度控制,满足不同…...

windows在conda下安装nlpia库
最近在学习《自然语言处理实战》这本书,书中用了其自己的库nlpia,我一直装不上,网上也找不到教程遂放弃,看到现在第四章没办法了,需要用到库里的一些文本语料,又折腾了一天,终于装好了ÿ…...

分布式事务的前世今生-纯理论
一个可用的复杂的系统总是从可用的简单系统进化而来。反过来这句话也正确: 从零开始设计的复杂的系统从来都用不了,也没办法让它变的可用。 --John Gal 《系统学》 1975 1. 事务的概念 百科: 事务(Transaction),一般是…...
apache部署若依前后端分离项目(开启SSL)
网站部署之后,大多数需要配置https,所以本章教程,介绍使用apache部署若依前后端项目的时候,如何开启SSL,以及如何配置SSL证书。 一、安装ssl模块 默认情况下,ssl模块是没有安装的。需要手动安装,否则直接配置SSL模块的时候,会报错。 sudo yum install mod_ssl二、查询s…...
Elasticsearch scroll 之滚动查询
Elasticsearch scroll 之滚动查询 Elasticsearch 的 Scroll API 是一种用于处理大规模数据集的机制,特别是在需要从索引中检索大量数据时。通常情况下,Elasticsearch 的搜索请求会有一个结果集大小的限制 (fromsize 的检索数量默认是 10,000 条记录)&am…...

MySQL 内存使用率常用分析语句
最近连续遇到MySQL内存占用过高导致服务器内存不足的问题,整理下收集到的常用分析语句 一、 OS层 首先需要确认是否是MySQL占用的内存 top -p $(pidof mysqld) -n 1 或者 cat /proc/$(pidof mysqld)/status 二、 DB层 1. 全局情况 各种buffer pool大小…...

L20.【LeetCode笔记】用栈实现队列(方法2)(★详解★)
目录 1.实现方法 过程详解 1.执行push 1->push 2->push 3->push 4 2.执行第一个pop 3.执行第二个pop 4.执行push 5->push 6 编辑 5.执行pop->pop->pop 代码实现 队列创建函数myQueueCreate 入队函数myQueuePush 出队函数myQueuePop 返回队列开头…...
PR蒙太奇
简介 蒙太奇是将不同的镜头鬓角在一起,已不同的时间、地点来表现人物、环境、情节等,有时会产生意想不到的想过。广义上来说,这种剪接做法就是蒙太奇,是由镜头组合构成的隐式语言。 含义 镜头组接技巧 叙事蒙太奇:…...

高中数学:计数原理-排列组合
文章目录 一、排列排列数例题 二、组合组合数例题 三、使用方法总结 一、排列 排列数 例题 二、组合 组合数 例题 三、使用方法总结 组合:从n个元素中抽取m个元素,不排序,则用组合计算 排列:从n个元素中抽取m个元素,再…...
pytorch中有哪些归一化的方式?
在 PyTorch 中,归一化是一种重要的操作,用于调整数据分布或模型参数,以提高模型的训练效率和性能。以下是常见的归一化方式及其应用场景: 1. 数据归一化 (1)torch.nn.functional.normalize 对输入张量沿…...

国防科技大学计算机基础课程笔记02信息编码
1.机内码和国标码 国标码就是我们非常熟悉的这个GB2312,但是因为都是16进制,因此这个了16进制的数据既可以翻译成为这个机器码,也可以翻译成为这个国标码,所以这个时候很容易会出现这个歧义的情况; 因此,我们的这个国…...
日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする
日语学习-日语知识点小记-构建基础-JLPT-N4阶段(33):にする 1、前言(1)情况说明(2)工程师的信仰2、知识点(1) にする1,接续:名词+にする2,接续:疑问词+にする3,(A)は(B)にする。(2)復習:(1)复习句子(2)ために & ように(3)そう(4)にする3、…...

Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案
前言 在Unity中,Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染(即CPU被阻塞),这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案: 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...

【WiFi帧结构】
文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成:MAC头部frame bodyFCS,其中MAC是固定格式的,frame body是可变长度。 MAC头部有frame control,duration,address1,address2,addre…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...

汽车生产虚拟实训中的技能提升与生产优化
在制造业蓬勃发展的大背景下,虚拟教学实训宛如一颗璀璨的新星,正发挥着不可或缺且日益凸显的关键作用,源源不断地为企业的稳健前行与创新发展注入磅礴强大的动力。就以汽车制造企业这一极具代表性的行业主体为例,汽车生产线上各类…...

江苏艾立泰跨国资源接力:废料变黄金的绿色供应链革命
在华东塑料包装行业面临限塑令深度调整的背景下,江苏艾立泰以一场跨国资源接力的创新实践,重新定义了绿色供应链的边界。 跨国回收网络:废料变黄金的全球棋局 艾立泰在欧洲、东南亚建立再生塑料回收点,将海外废弃包装箱通过标准…...

学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”
2025年#高考 将在近日拉开帷幕,#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考,#时间同步 不再是辅助功能,而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考,40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕,江西、…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中,我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴,它不仅是冰冷的科技工具,更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下,华硕a豆14 Air香氛版翩然而至,它以一种前所未有的方式&#x…...
「全栈技术解析」推客小程序系统开发:从架构设计到裂变增长的完整解决方案
在移动互联网营销竞争白热化的当下,推客小程序系统凭借其裂变传播、精准营销等特性,成为企业抢占市场的利器。本文将深度解析推客小程序系统开发的核心技术与实现路径,助力开发者打造具有市场竞争力的营销工具。 一、系统核心功能架构&…...