1. 前端页面模型设计：使用JavaScript和bootstrap框架搭建用户界面，实现动漫显示、分类显示、排序显示等功能。2. 后端模型设计：使用Django框架搭建后端服务器，处理前端请求，调用相应的算法进行推荐计算，并将结果返回给前端页面。3. 算法设计与实现逻辑：采用协同过滤算法来实现推荐功能。具体步骤包括：- 初始化数据：获...
使用Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发个性化动漫推荐系统简单教程 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 在线动漫推荐系统 爬虫 开发案例PersonalizedAnimeRecWeb一、项目简介1、开发工具和使用技术eclipse或者idea,jdk1.8,mysql5或者mysql8,navicat数据库管理工具或
基于ssm的动漫推荐平台系统使用Java技术,MySQL数据库进行开发,系统后台使用ssm框架进行开发,具有低耦合、高内聚的特点,前台使用jquery、Html等技术进行页面布局。最后对基于ssm的动漫推荐平台系统进行测试,查看系统的功能、负载能力和系统的兼容性,结果表明本系统符合实际要求,完成了即定要求。本文从需求分析、系统设计、系统...
基于Hadoop的动漫推荐系统参考文献 基于hadoop的电影推荐系统,文章目录相关参考内容一.数据来源二.采用HDFS对数据集进行存储和管理三.采用pyspark的交互式程序,根据用户的评分数据ratings.csv,采用协同过滤算法进行电影的推荐。3.1获取hdfs地址3.2导入相关包3.3读取数
3. 算法设计与实现逻辑:采用协同过滤算法来实现推荐功能。 4. 数据库表设计:使用SQLite数据库进行数据存储。 实现步骤: 1. 前端页面模型设计:使用JavaScript和bootstrap框架搭建用户界面,实现动漫显示、分类显示、排序显示等功能。 2. 后端模型设计:使用Django框架搭建后端服务器,处理前端请求,调用相应的算法进行推荐计算...
动漫推荐系统的设计与实现.doc,PAGE PAGE 2 动漫推荐系统的设计与实现 在互联网用户规模和动漫资源数量的不断增长的今天, 虽然满足了用户对信息的需求,但是由于信息大幅增长,动漫系统面临着严重的“信息过载”问题,用户很难从庞大的资源库中获取自己想要的动漫资源。搜
《Hadoop+Spark+Hive动漫推荐系统》开题报告 一、引言 随着互联网技术的飞速发展，动漫产业的数据量急剧增长。用户面临着海量动漫作品的选择难题，如何从这些数据中高效地提取有价值的信息，为用户推荐符合其喜好的动漫作品，成为当前动漫产业亟需解决的问题。基于Hadoop、Spark和Hive的大数据处理技术，本文旨在设计一个高效...
1.DrissionPage+Selenium自动爬虫工具采集漫画视频、详情、标签等约200万条漫画数据存入mysql数据库; 2.Mapreduce对采集的动漫数据进行数据清洗、拆分数据项等,转为.csv文件上传hadoop的hdfs集群; 3.hive建库建表导入.csv动漫数据; 4.一半指标使用hive_sql分析得出,一半指标使用Spark之Scala完成; ...
为动漫系列构建推荐系统 介绍 推荐系统广泛用于电子商务和娱乐平台,例如Amazon和Netflix,其主要目的是向用户介绍他们最有可能感兴趣的不同产品或媒体。 考虑以下方面: 购买该产品的客户还购买了: 因为您看过布鲁克林九点,所以您将享受: 随着向用户介绍吸引他们的新商品,他们将更有可能额外购买商品,从而推动电子商务...
这些系统爽文你看过吗#漫画 #漫画推荐 #动漫推荐 #文荒推荐 #我在抖音看漫画 - 小叶推文于20240308发布在抖音,已经收获了466个喜欢,来抖音,记录美好生活!