阿里云网站建设方案,网站icp备案信息查询,中国国音电商平台官网,焊工培训内容✨作者主页#xff1a;IT毕设梦工厂✨ 个人简介#xff1a;曾从事计算机专业培训教学#xff0c;擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、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⬇… ✨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、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、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 文章目录 一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视频结语 一、前言
随着互联网技术的快速发展和数字阅读习惯的普及图书市场正经历着深刻的变革。根据中国新闻出版研究院发布的《第十九次全国国民阅读调查报告》显示2021年我国成年国民人均纸质图书阅读量为4.76本数字化阅读方式的接触率达到79.4%较上年增长3.4个百分点。与此同时中国图书零售市场规模持续扩大2021年总销售额达到1020.0亿元同比增长1.65%。然而面对如此庞大的市场和海量的图书信息读者往往难以快速找到符合自己兴趣和需求的图书。据调查超过65%的读者表示在选择图书时感到困惑和压力。另一方面图书零售商和出版社也面临着如何精准推荐、提高销售转化率的挑战。数据显示传统的图书推荐方式平均转化率仅为2.3%而采用个性化推荐技术的平台可将转化率提升至5.7%。此外随着大数据和人工智能技术的发展个性化推荐系统在电商领域的应用日益广泛。据统计2021年中国推荐系统市场规模达到103.5亿元预计到2025年将突破200亿元。在这样的背景下开发一个基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统对于提升用户体验、优化图书销售策略具有重要意义。
个性化图书推荐系统的开发和应用价值主要体现在以下几个方面用户体验提升方面该系统通过分析用户的阅读历史和偏好为其推荐最匹配的图书大大减少了用户搜索和选择的时间成本提高了阅读满意度。销售效率提升方面通过精准推荐系统能够显著提高图书的曝光率和销售转化率为图书零售商创造更多的经济效益。出版决策支持方面系统收集的用户行为数据和偏好信息可为出版社提供市场洞察辅助其制定更符合读者需求的出版策略。阅读生态优化方面个性化推荐有助于长尾图书的发现和传播促进阅读资源的均衡利用丰富整体阅读生态。数据价值挖掘方面系统积累的大量用户行为数据和图书信息为图书市场研究和用户行为分析提供了宝贵的数据资源。技术创新推动方面该系统的开发将促进协同过滤算法、大数据处理技术在图书领域的应用和创新推动相关技术的发展。综上所述个性化图书推荐系统的开发不仅能够提升用户的阅读体验优化图书销售策略还能为整个图书产业链提供数据支持和决策参考对于推动图书产业的数字化转型、促进全民阅读和文化传播具有重要的现实意义和长远价值。
二、开发环境
开发语言Python数据库MySQL系统架构B/S后端Django前端Vue
三、系统界面展示
个性化图书推荐系统-Python数据可视化系统界面展示
四、部分代码设计
项目实战-代码参考
# backend/recommendation/collaborative_filtering.py
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
from sklearn.neighbors import NearestNeighborsclass CollaborativeFiltering:def __init__(self, n_neighbors5):self.model NearestNeighbors(metriccosine, algorithmbrute, n_neighborsn_neighbors, n_jobs-1)def fit(self, ratings):self.ratings ratingsself.book_ids ratings.columnsself.user_ids ratings.indexuser_item_matrix csr_matrix(ratings.values)self.model.fit(user_item_matrix)def recommend(self, user_id, n_recommendations10):user_vector self.ratings.loc[user_id].values.reshape(1, -1)distances, indices self.model.kneighbors(user_vector, n_neighborsn_recommendations1)similar_users self.user_ids[indices.flatten()[1:]]similar_users_ratings self.ratings.loc[similar_users]user_ratings self.ratings.loc[user_id]recommendations (similar_users_ratings.mean() - user_ratings).sort_values(ascendingFalse)return recommendations.head(n_recommendations)# backend/views.py
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
from .models import Book, UserRating
from .recommendation.collaborative_filtering import CollaborativeFiltering
import pandas as pdrequire_http_methods([GET])
def get_book_recommendations(request, user_id):user_ratings UserRating.objects.all().values(user_id, book_id, rating)df pd.DataFrame(list(user_ratings))ratings_matrix df.pivot(indexuser_id, columnsbook_id, valuesrating).fillna(0)cf CollaborativeFiltering()cf.fit(ratings_matrix)recommendations cf.recommend(user_id)recommended_books Book.objects.filter(id__inrecommendations.index)data [{id: book.id, title: book.title, author: book.author} for book in recommended_books]return JsonResponse(data, safeFalse)# scripts/dangdang_scraper.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import django
import osos.environ.setdefault(DJANGO_SETTINGS_MODULE, bookstore.settings)
django.setup()from books.models import Book, Author, Publisherdef scrape_dangdang():url http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-recent7-0-0-1-1response requests.get(url)soup BeautifulSoup(response.content, html.parser)books []for item in soup.select(.bang_list_box li):title item.select_one(.name a).text.strip()author item.select_one(.publisher_info a).text.strip()publisher item.select_one(.publisher_info).contents[-1].strip()price float(item.select_one(.price_n).text.strip(¥))author_obj, _ Author.objects.get_or_create(nameauthor)publisher_obj, _ Publisher.objects.get_or_create(namepublisher)book, created Book.objects.get_or_create(titletitle,defaults{author: author_obj,publisher: publisher_obj,price: price})if created:books.append(book)print(fScraped {len(books)} new books from Dangdang.)if __name__ __main__:scrape_dangdang()五、论文参考
计算机毕业设计选题推荐-个性化图书推荐系统-Python数据可视化系统-论文参考
六、系统视频
个性化图书推荐系统-Python数据可视化系统-项目视频 大数据毕业设计选题推荐-个性化图书推荐系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark 结语
大数据毕业设计选题推荐-个性化图书推荐系统-Python数据可视化-Hive-Hadoop-Spark 大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦 源码获取⬇⬇⬇ 精彩专栏推荐⬇⬇⬇ Java项目 Python项目 安卓项目 微信小程序项目
