图书推荐

针对传统Apriori算法在图书管理系统应用中存在的数据库频繁扫描和候选项目集过多导致运行缓慢的问题，设计了一种基于改进Apriori数据挖掘算法的信息推荐图书管理系统。该系统采用C/S和B/S混合架构，方便图书馆工作人员和读者访问图书信息。 系统功能模块中的数据预处理子模块从图书借阅数据库中提取借阅者和图书的相关信息数据，经过数据清理、转换和整合后，关联规则挖掘子模块根据处理后的数据挖掘出支持度大于最小支持度阈值且置信度大于最小置信度阈值的强关联规则，并利用改进的Apriori数据挖掘算法生成关联规则数据库。个性化推荐子模块根据借阅者信息及其在关联规则数据库中选择的书籍进行关联匹配，推荐与借阅者阅读书籍相关的书籍信息，实现图书信息的个性化推荐。 实验结果表明，该系统能够有效地推荐图书相关信息，在同时运行50个客户端的情况下，CPU占用率仅为6.47%，表现良好。

图书推荐系统 本系统基于 Python Django 框架构建，为用户提供个性化的图书推荐服务。 管理员功能 用户管理：删除用户 书籍管理：添加书籍、删除书籍 用户功能 用户认证：注册、登录 图书检索：查询书籍 交互评分：对书籍进行评分 购物车：添加书籍到购物车、删除购物车内的书籍 书单管理：创建书单、添加书籍到书单、删除书单 订单操作：生成订单

确保图书推荐系统在运行时能够顺利工作。

该图书管理系统C#源代码简单易懂，特别适合初学者参考，具有较高的实用性。

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

在线推荐系统帮助用户找到电影、工作、餐馆，甚至是浪漫伴侣！结合统计数据、人口统计学和查询术语的艺术，可以实现让用户满意的结果。学习如何正确构建推荐系统：这可能是您应用程序的成败之关！

现有的关联规则推荐技术在数据提取时主要侧重于关联规则的提取效率，缺乏对冷、热门数据推荐平衡性的考虑和有效处理。为了提高个性化推荐效率和推荐质量，平衡冷门与热门数据推荐权重，对关联规则的Apriori算法频繁项集挖掘问题进行了重新评估和分析，定义了新的测评指标推荐非空率以及k前项频繁项集关联规则的概念，设计了基于k前项频繁项集的剪枝方法，提出了优化Apriori算法且适合不同测评标准值的k前项频繁项集挖掘算法，降低频繁项集提取的时间复杂度。理论分析比较与实验表明，k前项剪枝方法提高了频繁项集的提取效率，拥有较高的推荐非空率、调和平均值和推荐准确率，有效地平衡了冷、热门数据的推荐权重。

本项目利用Spark推荐算法开发了一套电影推荐系统，后端采用了SpringBoot，前端则使用微信小程序进行展示。系统涵盖了数据处理、推荐算法、分布式计算、微服务架构和移动端开发等多个IT领域知识点。具体包括Spark的RDD和DataFrame API用于高效处理大规模用户行为数据，以及协同过滤、矩阵分解等经典推荐算法的应用。SpringBoot框架简化了后端开发，提供了高内聚低耦合的特性，而微信小程序则通过优秀的用户体验和轻量级特性增强了前端展示。

《Matlab算法大全》为入门算法学习提供全面指导。

利用Spark大数据技术构建电影推荐系统，提供实际代码演示。