协同过滤

基于火锅餐饮大数据的精准推荐系统【协同过滤、前后台信息管理、万能推荐系统】随着数字化时代的到来和大数据技术的迅速发展，各行各业都在探索如何利用海量数据提高服务质量和运营效率。在餐饮行业，尤其是火锅领域，商家面对的挑战是如何在众多竞争者中脱颖而出，而消费者的挑战则是如何在众多选择中找到符合自己口味和预期的火锅店。这些挑战促使开发一个能够分析火锅餐饮大数据、提供精准推荐的系统成为必要，旨在通过技术手段提升用户体验和商家的服务质量。

基于web框架的协同过滤的美食推荐系统【数据爬虫、管理系统、数据可更新、样式可调整】随着网络和数字媒体的发展，在线美食平台的资源日渐丰富。如何让用户在广博的美食世界里快速找到自己喜欢的美食成为困难。针对这种现象,美食推荐系统应运而生。本文对目前使用最广泛的推荐算法——协同过滤推荐算法展开研究，并实现该算法的两种模型，即基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤为用户提供个性化美食推荐服务，让用户方便、快速的找到自己感兴趣的美食。系统利用爬虫技术在美食天下网中获取美食相关美食数据信息，通过协同过滤算法将相关的数据生成相应的推荐结果，可以直观形象地推荐给用户。

IT毕设梦工厂

计算机毕业设计选题推荐-基于协同过滤算法的个性化音乐推荐系统-Java/Python项目实战✨作者主页：IT毕设梦工厂✨ 个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python项目安卓项目微信小程序项目

基于Django与spark的国漫推荐系统近年来，随着互联网的蓬勃发展，企事业单位对信息的管理提出了更高的要求。以传统的管理方式已无法满足现代人们的需求。为了迎合时代需求，优化管理效率，各种各样的管理系统应运而生，随着各行业的不断发展，基于Spark的国漫推荐系统的建设也逐渐进入了信息化的进程。

桃宝护卫队

基于协同过滤算法的旅游推荐系统的设计Design of a Travel Recommendation System based on Collaborative Filtering Algorithm

博士僧小星

科研学习|论文解读——一种修正评分偏差并精细聚类中心的协同过滤推荐算法一种修正评分偏差并精细聚类中心的协同过滤推荐算法 - 中国知网 (cnki.net)协同过滤作为国内外学者普遍关注的推荐算法之一，受评分失真和数据稀疏等问题影响，算法推荐效果不尽如人意。为解决上述问题，本文提出了一种改进的聚类协同过滤推荐算法。首先，该算法利用无监督情感挖掘技术将评论情感映射为一个固定区间中的值，通过加权修正用户评分偏差；随后，构建修正后用户-产品评分矩阵的数据场，利用启发式寻优算法计算最佳聚类数和最优初始聚类中心，进而对用户进行划分聚类，结合最近邻用户相似性与评分产生推荐；最后，基于三个

基于协同过滤的旅游推荐系统设计与实现在当今旅游业蓬勃发展的背景下，人们对于旅游体验的需求日益增加，如何为用户提供更加个性化、精准的旅游推荐成为了旅游行业的一个重要课题。为解决这一问题，我们设计并实现了一个基于协同过滤的旅游推荐系统，采用了Python语言、Flask技术、B/S架构和MySQL数据库。数据集则是通过爬取去哪儿旅游景点数据得到的。

小胡说人工智能

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（七）本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用户的交互方式，以单击电影的方式，提供两种不同的电影推荐方式。

小胡说人工智能

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集（一）本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用户的交互方式，以单击电影的方式，提供两种不同的电影推荐方式。