基于协同过滤算法的电脑配件推荐系统

1 简介

今天向大家介绍一个帮助往届学生完成的毕业设计项目，基于协同过滤算法的电脑配件推荐系统。

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2 设计概要

大数据采集应用开发题，以个人选购组装电脑或者笔记本电脑为例，以实现向顾客提供有效的硬件设备推荐服务为目标,使用设计并实现一个主题推荐系统。可以依托类似协同过滤算法的推荐算法，基于用户的行为或者其他特征进行推荐，使得用户能获得符合自己需求的电脑配置单。

本系统基于python技术，使用UML建模，采用flask框架组合进行设计，Mysql数据库存储数据。本系统的功能主要包括：
1.用户角色和权限管理
2.电脑硬件分类管理
3.电脑硬件信息管理
4.电脑硬件搭配信息的自动推送管理
5.用户个人喜好设定信息获取条件，并且有收藏功能
6.网络爬虫采集功能要实现web后台管理
7.可以根据不同的性能要求、使用风格搭配配置单的推荐
8.在线检索查询、导航
9.投票调查管理：可后台动态发起关于某个配置清单为主题的投票调查
10.收藏和关注统计管理：可自动统计用户的收藏和关注信息

3 系统关键技术

使用python，flask，mysql进行开发

4 开发工具

开发工具主要有：Pycharm、Python3.8、flask、mysql5.7、Navicat等。

5 代码展示

import pytest
from django.conf import settings
from django.test import RequestFactory

from computersys.users.tests.factories import UserFactory


@pytest.fixture(autouse=True)
def media_storage(settings, tmpdir):
    settings.MEDIA_ROOT = tmpdir.strpath


@pytest.fixture
def user() -> settings.AUTH_USER_MODEL:
    return UserFactory()


@pytest.fixture
def request_factory() -> RequestFactory:
    return RequestFactory()

6 系统功能描述

项目功能演示

7 最后

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