基于tensorflow的个性化电影推荐系统实战(有前端)
Python基于协同过滤算法的电影推荐视频网站源码设计
使用sparksql技术,读取hdfs文件到dataframe,然后跑sql语句进行电影分析,结果写出到mysql (hadoop集群、spark on yarn、pyspark编程)
pyspark的代码,包括pyspark与mysql的交互,数据清洗,特征提取,sparksql,基于内容推荐的demo代码
[2020.3 - 2020.6]使用movieLens数据集, 分别用基于用户的CF, 基于物品的CF, 基于内容的方法进行推荐, 最后用融合推荐的方法, 将不同算法推荐的结果结合起来, 训练LR分类器, 得到新的推荐列表。
使用python爬取数据并采用Django搭建系统的前后台,使用Spark进行数据处理并进行电影推荐
简单的图书管理系统 spring+springMVC+mybatis 老师可以管理学生,管理书籍,查看借阅信息 学生可以借阅图书
基于Spring + Spring MVC + MyBatis的图书馆管理系统,使用Maven进行包管理。主要功能包括:图书查询、图书管理、图书编辑、读者管理、图书的借阅与归还以及借还日志记录等。
图书借阅管理系统,该项目为图书管理项目,主要是让图书管理员更好的管理图书、读者、和读者借阅图书的需求。
图书借阅管理系统,使用工具:jetBrainIDEA,tomcat8,jdk11.