电子商务网站建设与管理读书心得,建设网站前台费用,企业注册在哪个网站申请,矢量图片素材库博主介绍#xff1a;✌全网粉丝10W#xff0c;前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室#xff0c;专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力#xff0c;已帮助成千上万的学生顺利毕业#xff0c;…博主介绍✌全网粉丝10W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍Python语言、Flask后端框架、vue前端框架、MySQL数据库基于用户协同过滤推荐算法、基于物品协同过滤推荐算法、LSTM情感分析、Echarts可视化、Scrapy爬虫框架功能模块音乐数据的爬取爬取歌曲、歌手、歌词、评论音乐数据的可视化数据大屏多种分析图【十几个图】深度学习之LSTM 音乐评论情感分析交互式协同过滤音乐推荐 2种协同过滤算法、通过点击歌曲喜欢来修改用户对歌曲的评分歌词、乐评的词云、登录、注册、数据爬虫本系统通过对研究背景意义及相关技术的简介等从多方面说明了音乐信息分析与用户音乐推荐系统的可行性并实现了音乐信息分析与用户音乐推荐系统的基本功能。本设计主要完成音乐如下(1)基于Scrapy爬虫框架实现对网易云音乐网站上音乐数据的爬取和数据处理。(2)基于Flask框架完成实现了前后端的交互完成了音乐推荐系统的推荐和展示功能。(3)基于 Echarts可视化作图工具,实现了音乐数据可视化功能模块。(4)基于ItemCF和UserCF算法实现音乐信息的推荐并测试完善音乐推荐系统功能。理论知识和真正的实践有很大差距由于在此之前对于相关技术知识了解的不够深入缺少实际开发能力在开发过程中我遇到了数不清的问题。例如在用户创建时设置初始化收藏列表默认参数设置为空出错经查看官方文档发现这样设置的话每个用户初始化时用的是同一个list由于内存自动回收导致的列表地址越界问题数据库模型model创建问题导致数据库连接异常以及查询不到指定信息从而引起推荐页面一直是空白页面音乐信息在web页面显示时越界等等这些问题都在老师同学的帮助和自己查找资料下得到了解决。在系统开发过程中我得到了宝贵的实战经验最重要的是找到了自己在开发时编程的思路以及对数据处理的方法、思想通过本次音乐信息分析与用户音乐推荐系统的开发我学会了如何通过实践找到解决问题的方案提高了自己解决实际问题的能力我相信这些收获对我以后的发展会有很大帮助。2、项目界面1数据可视化分析大屏2音乐数据可视化分析3音乐评论情感分析4基于协同过滤推荐算法推荐模块5歌曲热度分析6词云分析7情感分析情感预测模块------LSTM深度学习算法8注册登录模块9项目架构图3、项目说明摘要多媒体数字技术的不断发展和应用使得数字音乐越来越受到大众的欢迎与以往的CD、唱片等实体专辑相比数字音乐更加经济方便受到了大众的喜爱。因此移动音乐和在线音乐得到了快速发展。这些音乐平台向用户提供了成千上万的歌曲供用户使用然而现在网络上新歌也层出不穷本就非常庞大的音乐库也变得越来越大用户想要从这些没有听过的歌曲中找出自己喜欢的歌曲太过的困难也会耗费大量的时间精力。这些问题在音乐推荐系统出现后得到了很好地解决音乐推荐系统是通过收集用户的个人属性、行为记录等等根据用户信息和音乐数据特征分析并推测出用户的潜在喜好和可能感兴趣的歌曲主动向用户推荐音乐解决一些用户的选择困难节省用户的搜索时间优化用户的听歌体验也能提升企业的竞争力。本文设计并实现了一个基于Python的音乐信息可视化推荐系统通过爬取网易云网上多种类的有效信息,将多种类的音乐信息的数据存入mysql数据库再以数据库为连接然后使用 Python 开源web框架 Flask和vue进行系统搭建结合协同过滤算法基于音乐信息完成对用户的音乐信息推荐完成整个爬取以及数据检索到成功进行音乐推荐的网页端操作展示。【关键词】 协同过滤算法音乐推荐Flask框架可视化该算法主要用相似统计的方法得到具有相似爱好或者兴趣的相邻用户。基于用户User-Based的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息寻找与新用户相似的其他用户同时根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。给定用户评分数据矩阵 R基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数 sU×U→R以计算用户之间的相似度然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。具体步骤如下第一步收集用户信息。收集可以代表用户兴趣的信息。一般的网站系统使用评分的方式或是给予评价这种方式被称为“主动评分”。另外一种是“被动评分”是根据用户的行为模式由系统代替用户完成评价不需要用户直接打分或输入评价数据。电子商务网站在被动评分的数据获取上有其优势用户购买的商品记录是相当有用的数据。第二步最近邻搜索(Nearest neighbor search, NNS)。以用户为基础User-based的协同过滤的出发点是与用户兴趣爱好相同的另一组用户就是计算两个用户的相似度。例如查找 n 个和 A 有相似兴趣用户把他们对 M 的评分作为 A 对 M 的评分预测。一般会根据数据的不同选择不同的算法 目前较多使用的相似度算法有 Pearson Correlation Coefficient皮尔逊相关系数、Cosine-based Similarity余弦相似度、Adjusted Cosine Similarity调整后的余弦相似度。基于项目的协同过滤算法该以项目为基础的协同过滤方法有一个基本的假设“能够引起用户兴趣的项目必定与其之前评分高的项目相似”通过计算项目之间的相似性来代替用户之间的相似性。具体步骤如下第一步收集用户信息。同以用户为基础User-based的协同过滤。第二步针对项目的最近邻搜索。先计算已评价项目和待预测项目的相似度并以相似度作为权重加权各已评价项目的分数得到待预测项目的预测值。例如要对项目 A 和项目 B 进行相似性计算要先找出同时对 A 和 B 打过分的组合对这些组合进行相似度计算。第三步产生推荐结果。以项目为基础的协同过滤不用考虑用户间的差别所以精度比较差。但是却不需要用户的历史数据或是进行用户识别。对于项目来讲它们之间的相似性要稳定很多因此可以离线完成工作量最大的相似性计算步骤从而降低了在线计算量提高推荐效率尤其是在用户多于项目的情形下尤为显著。4、核心代码importjsonimportosimportrandomimporttimefromflaskimportFlask,send_from_directory,requestfromflask_sqlalchemyimportSQLAlchemyfromflask_marshmallowimportMarshmallowfromapi.alipayApiimportpayBpfromapi.baiduApiimportidocrfromapi.musicApiimportmusicBpfromapi.orderApiimportorderBpfrombase.coreimportJSONEncoderfrombase.responseimportResMsgfromapi.userApiimportuserBpimportlogging# Flask配置fromdeeplearning.predict_lstmimportsentimentalAnalysis_singlefromutils.smsutilimportSms appFlask(__name__)# 注册用户相关的方法app.register_blueprint(userBp,url_prefix/user)app.register_blueprint(payBp,url_prefix/alipay)app.register_blueprint(orderBp,url_prefix/order)# 订单接口# 具体业务app.register_blueprint(musicBp,url_prefix/music)# 数据库配置信息app.config[SQLALCHEMY_DATABASE_URI]mysqlpymysql://root:123456localhost:3306/flask_music_bapp.config[SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS]Falseapp.config[JSON_AS_ASCII]Falseapp.config[SECRET_KEY]KJDFLSjfldskjUPLOAD_FOLDERuploadapp.config[UPLOAD_FOLDER]UPLOAD_FOLDER basediros.path.abspath(os.path.dirname(__file__))ALLOWED_EXTENSIONSset([txt,png,jpg,xls,JPG,PNG,gif,GIF])# 日志系统配置handlerlogging.FileHandler(error.log,encodingUTF-8)logging_formatlogging.Formatter(%(asctime)s - %(levelname)s - %(filename)s - %(funcName)s - %(lineno)s - %(message)s)handler.setFormatter(logging_format)app.logger.addHandler(handler)# 返回json格式转换 使用这个的话就不需要每次都写json返回了简化代码app.json_encoderJSONEncoder# SQLAlchemy 为ORM框架即用来简化操作数据库的包具体内容需要学习ORM相关知识dbSQLAlchemy(app)# Marshmallow 是用来封装返回SQLAlchemy 的返回结果的通过这个包可以直接把数据转成JSON从而返回给前端使用maMarshmallow(app)# 一个测试的方法可以测试服务器是否启动了# app.route(/test)# def test(): # put applications code here# res ResMsg()# test_dict dict(namezhang, age19)# res.update(datatest_dict, code0)# return res.data#app.errorhandler(500)defspecial_exception_handler(error):app.logger.error(error)return请联系管理员,500#判断文件后缀defallowed_file(filename):return.infilenameandfilename.rsplit(.,1)[1]inALLOWED_EXTENSIONSapp.route(/file/upload,methods[POST],strict_slashesFalse)defapi_upload():resResMsg()file_diros.path.join(basedir,app.config[UPLOAD_FOLDER])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)frequest.files[myfile]iffandallowed_file(f.filename):fnamef.filename# fname secure_filename(f.filename)print(fname)extfname.rsplit(.,1)[1]unix_timeint(time.time())new_filenamestr(unix_time).ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))res.update(datanew_filename,code0)returnres.dataapp.route(/file/idocr,methods[POST],strict_slashesFalse)defapi_id_ocr():resResMsg()file_diros.path.join(basedir,app.config[UPLOAD_FOLDER])ifnotos.path.exists(file_dir):os.makedirs(file_dir)frequest.files[myfile]iffandallowed_file(f.filename):fnamef.filename# fname secure_filename(f.filename) 有中文这个会有问题# print(fname)extfname.rsplit(.,1)[1]unix_timeint(time.time())new_filenamestr(unix_time).ext f.save(os.path.join(file_dir,new_filename))idnoidocr(new_filename)[0]nameidocr(new_filename)[1]res.update(datadict(idnoidno,picnew_filename,namename),code0)returnres.dataapp.route(/file/download/filename/)defapi_download(filename):# print(下载.. filename)returnsend_from_directory(upload,filename,as_attachmentFalse)#阿里云短信接口app.route(/sms/sendSms,methods[POST])defsendSms():resResMsg()phonerequest.json[phone]coderandom.randint(100000,999999)responsejson.loads(Sms().sendCode(phone,code))ifresponse[Code]OK:res.update(msg发送成功,code0,datacode)else:res.update(msg发送失败,code-1)returnres.data# 深度学习情感分析接口app.route(/deeplearning/senti_single,methods[POST])defsenti_single():resResMsg()datarequest.json[data]datas[data]print(datas)resultsentimentalAnalysis_single(datas)res.update(msg成功,code0,dataresult)returnres.dataif__name____main__:app.run(debugTrue,host0.0.0.0,port5000)✌感兴趣的可以先收藏起来点赞关注不迷路想学习更多项目可以查看主页大家在毕设选题项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望可以帮助同学们顺利毕业✌5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查看获取联系方式