当前位置: 首页 > news >正文

nodejs微信小程序+python+PHP基于推荐算法的电影推荐系统-计算机毕业设计推荐django

 目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
目 录 II
第1章 绪论 1
1.1背景及意义 1
1.2 国内外研究概况 1
1.3 研究的内容 1
第2章 相关技术 3
2.1 nodejs简介 4
2.2 express框架介绍 6
2.4 MySQL数据库 4
第3章 系统分析 5
3.1 需求分析 5
3.2 系统可行性分析 5
3.2.1技术可行性:技术背景 5
3.2.2经济可行性 6
3.2.3操作可行性: 6
3.3 项目设计目标与原则 6
3.4系统流程分析 7
3.4.1操作流程 7
3.4.2添加信息流程 8
3.4.3删除信息流程 9
第4章 系统设计 11
4.1 系统体系结构 11
4.2开发流程设计系统 12
4.3 数据库设计原则 13
4.4 数据表 15
第5章 系统详细设计 19
5.1管理员功能模块 20
5.2用户功能模块 23
5.3前台功能模块 19
第6章 系统测试 25
6.1系统测试的目的 25
6.2系统测试方法 25
6.3功能测试 26
结 论 28
致 谢 29
参考文献 30

信息数据的处理完全依赖人工进行操作,会耗费大量的人工成本,特别是面对大量的数据信息时,传统人工操作不仅不能对数据的出错率进行保证,还容易出现各种信息资源的低利用率与低安全性问题。 因此基于推荐算法的电影推荐系统为数据信息的管理模式的升级与改革提供了重要的窗口。
 基于推荐算法的电影推荐系统有管理员和用户两个角色。管理员功能有个人中心,用户管理,电影类型管理,电影信息管理,论坛交流,订单管理,系统管理。用户可以注册登录,查看电影信息,并且可以提前选座然后进行预定操作,还可以查看电影资讯,在论坛交流里留言等操作。基于推荐算法的电影推荐系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观,在功能模块布局上跟同类型网站保持一致,程序在实现基本要求功能时,也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时,也实现了数据信息的整体化,规范化与自动化。
 
前端技术:nodejs+vue+elementui,
Express 框架于Node运行环境的Web框架,
语言 node.js
框架:Express
前端:Vue.js
数据库:mysql
数据库工具:Navicat
开发软件:VScode
视图层其实质就是vue页面,通过编写vue页面从而展示在浏览器中,编写完成的vue页面要能够和控制器类进行交互,从而使得用户在点击网页进行操作时能够正常。

代码结构讲解
 1、 node_modules文件夹(有npn install产生)
    这文件夹就是在创建完项目后,cd到项目目录执行npm install后生成的文件夹,下载了项目需要的依赖项。
2、package.json文件
     此文件是项目的配置文件(可定义应用程序名,版本,依赖项等等)。node_modules文件夹下的依赖项是从哪里知道的呢?原因就是项目根目录下的这个package.json文件,执行npm install时会去找此文件中的dependencies,并安装指定的依赖项。
3、public文件夹(包含images、javascripts、stylesheets)
      这个文件夹做过Web开发的应该一看就知道,为了存放图片、脚本、样式等文件的。
4、routes文件夹
      用于存放路由文件。
5、views文件夹
      存放视图。
更有甚者,耽误大量的宝贵时间,尤其是对信息的更新,归纳与统计更是耗财耗力的过程。所以电子化信息管理的出现就能缓解以及改变传统人工方式面临的处境,一方面可以确保信息数据在短时间被高效处理,还能节省人力成本,另一方面可以确保信息数据的安全性,可靠性,并可以实现信息数据的快速检索与修改操作,这些优点是之前的旧操作模式无法比拟的。 

http://www.lryc.cn/news/266018.html

相关文章:

  • Linux 配置 swap 区
  • AG16KDDF256 User Manual
  • w15初识php基础
  • powerbuilder Primary! Delete! Filter! 三个缓冲区的作用
  • Confluent 与阿里云将携手拓展亚太市场,提供消息流平台服务
  • 【一起学Rust | 框架篇 | Tauri2.0框架】Tauri2.0环境搭建与项目创建
  • 算法基础之01背包问题
  • Git的总体认知与具体实现
  • Hadoop入门学习笔记——三、使用HDFS文件系统
  • JavaWeb—html, css, javascript, dom,xml, tomcatservlet
  • LangChain 31 模块复用Prompt templates 提示词模板
  • 深入理解 Git 分支管理:提升团队协作与开发效率
  • WPF StackPanel
  • 由正规表达式构造DFA,以及DFA的相关化简
  • 模式识别与机器学习(九):Adaboost
  • 【JAVA】分布式链路追踪技术概论
  • ZooKeeper 使用介绍和原理详解
  • 模式识别与机器学习(八):决策树
  • Pinely Round 3 (Div. 1 + Div. 2)(A~D)(有意思的题)
  • 在Linux下探索MinIO存储服务如何远程上传文件
  • 持续集成交付CICD:Linux 部署 Jira 9.12.1
  • Linux命令-查看内存、GC情况及jmap 用法
  • nginx安装letsencrypt证书
  • docker笔记1-安装与基础命令
  • VSCode软件与SCL编程
  • Opencv中的滤波器
  • <JavaEE> 基于 TCP 的 Socket 通信模型
  • [THUPC 2024 初赛] 二进制 (树状数组单点删除+单点查询)(双堆模拟set)
  • 机器学习算法(11)——集成技术(Boosting——梯度提升)
  • 使用GBASE南大通用负载均衡连接池