文件名称：推荐人
文件大小：70KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 20:35:22
Python
图书馆选书的混合推荐系统 介绍 对于我的硕士论文，我实现了一种混合推荐系统，该系统可以在图书馆中用于选择书籍。 该系统结合了基于启发式的系统和机器学习模型来产生推荐。 该系统基于发行日志和书籍元数据运行。 系统中有两个组件：前端和后端。 这些组件中的每一个都有各自的依赖性。 后端依赖关系在后端文件夹的README.md文件中列出，前端依赖关系在前端文件夹的package.json文件中列出。 后端使用Python构建，前端使用React构建。 该系统绝不准备投入生产，它是研究的一部分。 论文 可以在以下位置找到完成的论文：由于尚未批准论文，因此链接丢失。 发牌 我编写的选拔推荐程序的源代码已在MIT许可下发布。 但是，请注意，在源代码中有对外部依赖项的引用（未包含在此存储库中，并且绝对不是我编写的），这些引用是在其他许可下发布的。 后端依赖关系及其许可证列在backend文件夹中，而前端依
【文件预览】：
selection-recommender-main
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)
----backend()
--------classes()
--------api()
--------sql-queries()
--------data()
--------ml()
--------README.md(7KB)
--------NOTICE(38B)
--------apache2_LICENSE(11KB)
----frontend()
--------package.json(1KB)
--------src()
--------public()
--------.eslintrc.js(835B)
--------README.md(4KB)