目录
摘 要 III
ABSTRACT IV
1 绪论 1
1．1 课题意义 1
1．2 研究现状 2
1．3 研究目标 2
1．4 研究内容 3
1．4．1 推荐算法研究内容 3
1．4．2 系统设计与实现研究内容 3
2 项目关键技术 4
2．1 Flask框架介绍 4
2．1．1 MVC介绍 4
2．1．2 Flask介绍 5
2．2 SQLAlchemy技术介绍 5
2．2．1 ORM 5
2．2．2 SQLAlchemy简介 6
2．2．2 SQLAlchemy的架构 6
2．3 协同过滤算法 7
2．3．1 基于用户的协同过滤算法 7
2．3．2 基于项目的协同过滤算法 8
2．3．3 相似度计算 9
2．3．4 评分预测计算 11
2．3．5 实验结果与分析 11
3 项目需求分析 14
3．1 系统总体功能模块 14
3．2 用户模块需求分析 14
3．2．1 注册、登录 14
3．2．2 信息增改 14
3．3 诗文模块需求分析 15
3．3．1 诗文详情查看 15
3．3．2 诗文收藏 15
3．3．3 诗文内容复制 15
3．4 作者模块需求分析 15
3．4．1 作者信息 15
3．4．2 作者作品 15
3．5 搜索模块需求分析 15
3．5．1 按诗文搜索 16
3．5．2 按诗人搜索 16
3．6 评分模块需求分析 16
3．6．1 诗文评分 16
3．6．2 诗文均分 16
3．6．3 用户历史评分 16
3．7 评论模块需求分析 16
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3．7．1 获取评论列表 16
3．7．2 用户添加评论 16
3．8 检索模块需求分析 16
3．8．1 按朝代检索诗文 17
3．8．2 按作者检索诗文 17
3．8．3 按标签检索诗文 17
3．8．4 按朝代检索作者 17
3．9 诗文单模块需求分析 17
3．9．1 诗文单展示 17
3．9．2 新建诗文单 17
3．9．3 诗文单删除诗文 17
3．9．4 收藏到诗文单 18
3．10 推荐模块需求分析 18
3．10．1 按节气推荐诗文 18
3．10．2 协同过滤推荐诗文 18
3．10．3 推荐用户 18
3．10．4 同作者推荐诗文 18
3．11 用户访问模块需求分析 18
4 诗文推荐系统概要设计 19
4．1 系统设计说明 19
4．2 数据库设计 19
4．2．1 数据库概要设计 19
4．2．2 数据库表设计 21
5 诗文推荐系统实现展示 25
5．1 系统开发环境 25
5．2 系统实现展示 25
5．2．1 注册、登录 25
5．2．2 信息更改 26
5．2．3 诗文页面 27
5．2．4 检索功能实现 30
5．2．4 搜索功能实现 32
5．2．5 诗文单模块功能实现 33
5．2．6 用户历史评分与推荐 34
5．2．7 其他功能说明 34
6 总结与展望 35
致谢 35
参考文献 36
附录 37
基于协同过滤的古诗文推荐系统的研究与实现
摘 要
随着现代计算机和网络技术的进步与发展，各种带有个性化功能的推荐系统在互联网上处处可见，给人们的工作和生活带来了极大的便利。但是，目前针对古诗文的个性化推荐相关的研究十分贫乏，绝大多数诗词网站或手机软件也只是对于诗文内容做了简单的展示，而不具有推荐功能，所以古诗文推荐方面的研究还有待发展，并且进行古诗文推荐方面的研究对于促进中华优秀传统文化的传播与发展具有重要的意义。本文重点围绕实现带有个性化推荐功能的古诗词鉴赏网站的开发过程。文章详细说明了该系统的各个功能模块，并介绍了项目开发使用的关键技术以及协同过滤算法。项目设计试验在来自MoviesLen的数据集上对几种常用的相似度计算方式进行了对比，选用效果最好的方式运用在系统中实现推荐。本系统使用了爬虫方式获取诗文数据，使用HTML+CSS+JavaScript做前端开发，使用Flask框架进行后端开发，使用MySQL进行数据管理，使用SQLAlchemy作为ORM框架降低数据操作复杂度。

原文链接：http://www.jxszl.com/jsj/wljs/606893.html