协同过滤分为 memory-based 和 model based1. memory-based 利用用户物品之间相似度进行推荐一种是 item-item 即喜欢这个物品的用户还喜欢..一种是 user-item 即与你有相似爱好的用户还喜欢..现在有个评分矩阵R，行表示用户，列表示物品，R(i,j)表示用户i对物品j的评分，R(:,j)表示所有用户对物品j的评分列，R(i,:)表示用户i对所有物
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2023-08-21 19:33:30
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# 使用Hadoop构建旅游推荐系统的优点
在大数据时代，旅游行业面临着海量用户和丰富的旅游产品，如何为用户提供个性化的推荐成了至关重要的任务。Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，在处理大规模数据时展现出了强大的优势。本文将通过一个旅游推荐系统的构建流程，来介绍使用Hadoop的优点。
## 整体流程
为了便于理解，我们可以将整个系统的构建分成几个步骤。以下是所需的主要步骤：
| 步
协同过滤分为 memory-based 和 model based 1. memory-based 利用用户物品之间相似度进行推荐一种是 item-item 即喜欢这个物品的用户还喜欢..一种是 user-item 即与你有相似爱好的用户还喜欢..现在有个评分矩阵R，行表示用户，列表示物品，R(i,j)表示用户i对物品j的评分，R(:,j)表示所有用户对物品j的
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2023-09-27 09:39:16
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本人开发环境直接用的是pycharm商业版，直接可以新建一个Django工程，大家可以在这里直接设置application name，这个也将会在下面会大家详细介绍。本次实战，主要涉及如下5个方面，分别对应该文件下的jinhong、static、templates、untitled4、travle.db，如果换成专业名词的话就是：jinhong对应的是Django里面的APP【核心】，在此开发者可
该系统的功能主要分为三大模块，即数据管理模块、个性化功能模块、智慧推荐模块。数据管理模块
原创
2023-06-02 07:02:17
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文章目录旅游信息推荐系统一、系统演示二、项目介绍三、9000字论文参考四、系统部分功能截图五、部分代码展示六、底部获取项目源码和9000字论文参考（9.9￥带走） 旅游信息推荐系统一、系统演示
旅游信息推荐系统 二、项目介绍数据库版本： mysql8.0 数据库可视化工具： navicat 服务器：SpringBoot自带 apache tomcat 主要技术：Java,Springboo
本文将余弦相似度与 KNN、Seaborn、Scikit-learn 和 Pandas 结合使用，创建一个使用用户评分数据的电影系统。在日常数据挖掘工作中，除了会涉及到使用Python处理分类或预测任务，有时候还会涉及系统相关任务。系统用于各个领域，常见的例子包括视频和音乐服务的播放列表生成器、在线商店的产品器或社交媒体平台的内容器。在这个项目中，我们创建一个电影器。协同过
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2023-09-04 13:59:52
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# 智慧旅游推荐系统：基于Python与Hadoop的实现
在信息技术迅猛发展的今天，旅游行业也渐渐开始应用大数据和人工智能来改善用户体验。智慧旅游推荐系统应运而生，帮助用户根据个人偏好，推荐最佳旅游路线和目的地。本文将介绍如何使用Python和Hadoop构建一个简单的智慧旅游推荐系统，并提供代码示例。
## 一、智慧旅游推荐系统的概念
智慧旅游推荐系统，可以理解为利用历史数据和用户行为，
原创
2024-10-08 05:45:30
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Python基础知识（20）：错误、调试和测试一、错误处理在运行程序的过程中有可能会出错，一般我们会在添加一段代码在可能出错的地方，返回约定的值，就可以知道会不会出错以及出错的原因1、使用try......except......finally......错误处理机制try...可能会出异常的代码except...如果try后面的代码出错，则运行这里的语句；否则直接运行finally语句final
技术栈：python语言 django框架 vue框架 scrapy爬虫框架 系统功能：景点推荐、景点详情、旅游路线、旅游时节、周边景点、周边酒店、评论、景点、站内旅游新闻、旅游酒店、酒店详情、后台管理、去哪儿旅游、马蜂窝旅游、携程旅游、爬虫爬虫（1）酒店信息： （艺龙旅行）（2）景点信息： （去哪儿旅行） Dj
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2023-11-01 20:26:48
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一、request.get基础版GET：最常见的方式，一般用于获取或者查询资源信息，也是大多数网站使用的方式，响应速度快。 最基本的使用方式：import requests #导入requests包
url = 'http://www.cntour.cn/'
strhtml = requests.get(url) #Get方式获取网页数据
print(strhtml.t
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2023-11-30 09:40:58
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推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。 Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于
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2023-08-26 14:11:51
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前言在上篇文章豆瓣电影，电视剧DM实战中提及到，我和室友们产生了剧荒，萌生出要做一个个人用的推荐系统，解决剧荒的问题的想法，经过一轮的死缠烂打，这个个人推荐系统终于成型了。今天来分享一下心得，对此感兴趣的朋友可以自己对着写一个。传统推荐系统算法首先介绍一下传统的推荐系统方法，之所以叫它传统，是因为大部分学习资料上都是用这一个方法。我们来假设有这么一个矩阵(用python的列表表示):[# A B
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2023-09-06 21:33:16
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本文将余弦相似度与 KNN、Seaborn、Scikit-learn 和 Pandas 结合使用，创建一个使用用户评分数据的电影推荐系统。在日常数据挖掘工作中，除了会涉及到使用Python处理分类或预测任务，有时候还会涉及推荐系统相关任务。推荐系统用于各个领域，常见的例子包括视频和音乐服务的播放列表生成器、在线商店的产品推荐器或社交媒体平台的内容推荐器。在这个项目中，我们创建一个电影推荐器。协同过
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2023-08-16 16:12:04
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一、简介继上一篇基于用户的推荐算法，这一篇是要基于商品的，基于用户的好处是可以根据用户的评价记录找出跟他兴趣相似的用户，再推荐这些用户也喜欢的电影，但是万一这个用户是新用户呢？或是他还没有对任何电影做评价，那我们要怎么去推荐他可能会有兴趣的东西呢？这边就是要介绍基于商品的相似度，我们打开豆瓣随便查看一部电影，会看到下面有一个栏位是喜欢这部电影的人也喜欢哪些电影，就是利用了商品相似度的概念。商品相似
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2023-06-20 10:36:06
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该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。 项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。 环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们
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2024-02-02 08:31:19
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A、成员：
1.字段：静态字段（每个对象都有同一字段），普通字典(每个对象都有不同的数据)
2.方法：静态方法（无需使用对象的内容），类方法，普通方法（使用对象中的数据）
3.特性：普通特性（将方法伪造成字段）
通过类去访问的有：静态字段，静态方法，类方法
通过对象去访问的有：普通字段，类的方法
自己的成员自己去访问
静态方法：没有self，前添加@
# 基于 Python 的旅游景点推荐系统开发指南
## 一、项目流程概述
在开始构建基于 Python 的旅游景点推荐系统之前，我们需要了解整个开发流程。以下是项目的基本步骤，我们使用表格展示这些步骤：
| 步骤 | 任务描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 确定需求与目标 |
| 2 | 数据收集与处
现今，推荐系统被用来个性化你在网上的体验，告诉你买什么，去哪里吃，甚至是你应该和谁做朋友。人们口味各异，但通常有迹可循。人们倾向于喜欢那些与他们所喜欢的东西类似的东西，并且他们倾向于与那些亲近的人有相似的口味。推荐系统试图捕捉这些模式，以助于预测你还会喜欢什么东西。电子商务、社交媒体、视频和在线新闻平台已经积极的部署了它们自己的推荐系统，以帮助它们的客户更有效的选择产品，从而实现双赢。两种最普遍的
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2024-05-14 12:30:35
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背景度假业务在整个在线旅游市场中占据着非常重要的位置，如何做好做大这块蛋糕是行业内的焦点。与美食或酒店的用户兴趣点明确（比如找某个确定的餐厅或者找某个目的地附近的酒店）不同，旅游场景中的用户兴趣点（比如周末去哪儿好玩）很难确定，而且会随着季节、天气、用户属性等变化而变化。这些特点导致传统的信息检索并不能很好的满足用户需求，我们迫切需要建设旅游推荐系统（本文中度假=旅游）。旅游推...
原创
2021-05-11 21:22:25
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